論文の概要: Scaling Laws for Fine-Grained Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07871v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 18:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 13:08:34.636215
• Title: Scaling Laws for Fine-Grained Mixture of Experts
• Title（参考訳）: 細粒度混合専門家のためのスケーリング則
• Authors: Jakub Krajewski, Jan Ludziejewski, Kamil Adamczewski, Maciej Pi\'oro, Micha{\l} Krutul, Szymon Antoniak, Kamil Ciebiera, Krystian Kr\'ol, Tomasz Odrzyg\'o\'zd\'z, Piotr Sankowski, Marek Cygan, Sebastian Jaszczur
• Abstract要約: ミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)モデルは、大規模言語モデルの計算コストを削減するための主要なソリューションとして登場した。 本研究では,拡張変数を組み込んだスケーリング特性の解析を行う。 トレーニングトークンの数、モデルサイズ、粒度を考慮して、粒度の細かいMoEのスケーリング法則を確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.412803924115907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixture of Experts (MoE) models have emerged as a primary solution for reducing the computational cost of Large Language Models. In this work, we analyze their scaling properties, incorporating an expanded range of variables. Specifically, we introduce a new hyperparameter, granularity, whose adjustment enables precise control over the size of the experts. Building on this, we establish scaling laws for fine-grained MoE, taking into account the number of training tokens, model size, and granularity. Leveraging these laws, we derive the optimal training configuration for a given computational budget. Our findings not only show that MoE models consistently outperform dense Transformers but also highlight that the efficiency gap between dense and MoE models widens as we scale up the model size and training budget. Furthermore, we demonstrate that the common practice of setting the size of experts in MoE to mirror the feed-forward layer is not optimal at almost any computational budget.
• Abstract（参考訳）: 専門家の混合モデル(moe)は、大規模言語モデルの計算コストを削減するための主要なソリューションとして登場した。 本研究では,拡張変数を組み込んだスケーリング特性の解析を行う。 具体的には,新しいハイパーパラメータである粒度を導入し,その調整によって専門家のサイズを正確に制御する。 これに基づいて,訓練トークン数,モデルサイズ,粒度を考慮して,細粒度moeのスケーリング法則を確立する。 これらの法則を活用し、与えられた計算予算の最適トレーニング構成を導出する。 以上の結果から,MoEモデルが高密度トランスフォーマーを一貫して上回るだけでなく,モデルサイズとトレーニング予算のスケールアップに伴って,高密度モデルと高密度モデルとの効率ギャップが拡大することが明らかとなった。 さらに, フィードフォワード層を反映させるため, 専門家のサイズをmoeで設定する一般的な手法は, ほぼどんな計算予算でも最適ではないことを示す。

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