論文の概要: Turn Waste into Worth: Rectifying Top-$k$ Router of MoE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12399v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 13:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 11:54:51.106000
• Title: Turn Waste into Worth: Rectifying Top-$k$ Router of MoE
• Title（参考訳）: 廃棄物を価値に変える:MoEのルーターの1万ドル超の発明
• Authors: Zhiyuan Zeng, Qipeng Guo, Zhaoye Fei, Zhangyue Yin, Yunhua Zhou, Linyang Li, Tianxiang Sun, Hang Yan, Dahua Lin, Xipeng Qiu
• Abstract要約: MoEモデルは、その計算効率のために、大きな言語モデルのトレーニングに人気がある。 一般的に使用される上位$のルーティングメカニズムは、アンバランスなルーティングのために冗長性とメモリコストに悩まされる。 ドロップトークンとパディングに対処するため,GPU内整流とFill-in整流を含む整流化を提案する。 これらの組み合わせは、バニラトップ1ルータの精度を4.7%上回る優れた性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.12838294273033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse Mixture of Experts (MoE) models are popular for training large language models due to their computational efficiency. However, the commonly used top-$k$ routing mechanism suffers from redundancy computation and memory costs due to the unbalanced routing. Some experts are overflow, where the exceeding tokens are dropped. While some experts are vacant, which are padded with zeros, negatively impacting model performance. To address the dropped tokens and padding, we propose the Rectify-Router, comprising the Intra-GPU Rectification and the Fill-in Rectification. The Intra-GPU Rectification handles dropped tokens, efficiently routing them to experts within the GPU where they are located to avoid inter-GPU communication. The Fill-in Rectification addresses padding by replacing padding tokens with the tokens that have high routing scores. Our experimental results demonstrate that the Intra-GPU Rectification and the Fill-in Rectification effectively handle dropped tokens and padding, respectively. Furthermore, the combination of them achieves superior performance, surpassing the accuracy of the vanilla top-1 router by 4.7%.
• Abstract（参考訳）: sparse mixed of experts (moe)モデルはその計算効率のために大きな言語モデルのトレーニングに人気がある。 しかし、一般的なトップ$kのルーティングメカニズムは、アンバランスなルーティングのために冗長性計算とメモリコストに悩まされている。 一部の専門家はオーバーフローを行い、トークンを超えるものを削除する。 一部の専門家は、ゼロでパットされている空いているが、モデルのパフォーマンスに悪影響を及ぼす。 落下したトークンとパディングに対処するため,GPU内整流とFill-in整流を含むRectify-Routerを提案する。 Intra-GPU Rectificationはドロップトークンを処理し、GPU間の通信を避けるために、GPU内のエキスパートに効率的にルーティングする。 Fill-in Rectificationは、パディングトークンを高いルーティングスコアを持つトークンに置き換えることでパディングに対処する。 実験の結果,GPU内整流法とFill-in整流法は,それぞれドロップトークンとパディングを効果的に処理できることがわかった。 さらに、これらの組み合わせはバニラトップ1ルータの精度を4.7%上回る優れた性能を実現している。

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