論文の概要: Towards an empirical understanding of MoE design choices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13089v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 15:31:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 14:42:32.783588
- Title: Towards an empirical understanding of MoE design choices
- Title(参考訳): MoE設計選択の実証的理解に向けて
- Authors: Dongyang Fan, Bettina Messmer, Martin Jaggi
- Abstract要約: 我々は,Mixture of Experts (MoEs) における共通設計選択が検証性能に与える影響を評価する。
Tokenレベルのルーティングで観測される構文特化とは対照的に、シーケンスレベルのルーティングはトピック固有の弱い専門家特化をもたらす可能性があることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.85411810113886
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we systematically evaluate the impact of common design choices
in Mixture of Experts (MoEs) on validation performance, uncovering distinct
influences at token and sequence levels. We also present empirical evidence
showing comparable performance between a learned router and a frozen, randomly
initialized router, suggesting that learned routing may not be essential. Our
study further reveals that Sequence-level routing can result in topic-specific
weak expert specialization, in contrast to syntax specialization observed with
Token-level routing.
- Abstract(参考訳): 本研究では,Mixture of Experts(MoEs)における共通設計選択が,トークンやシーケンスレベルでの異なる影響を明らかにする上で,検証性能に与える影響を系統的に評価する。
また,学習したルータと凍結したランダム初期化ルータの同等の性能を示す実証的な証拠を示し,学習されたルーティングが必須ではない可能性を示唆した。
さらに,シーケンスレベルのルーティングは,トークンレベルのルーティングで観察される構文特殊化とは対照的に,トピック特有の弱い専門家専門化を生じさせる可能性があることを明らかにした。
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