Fugu-MT 論文翻訳(概要): Harder Tasks Need More Experts: Dynamic Routing in MoE Models

論文の概要: Harder Tasks Need More Experts: Dynamic Routing in MoE Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07652v1
Date: Tue, 12 Mar 2024 13:41:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 21:25:27.688632
Title: Harder Tasks Need More Experts: Dynamic Routing in MoE Models
Title（参考訳）: より厳しいタスクには専門家が必要だ - MoEモデルの動的ルーティング
Authors: Quzhe Huang, Zhenwei An, Nan Zhuang, Mingxu Tao, Chen Zhang, Yang Jin, Kun Xu, Kun Xu, Liwei Chen, Songfang Huang, Yansong Feng
Abstract要約: 本稿では,Mixture of Experts(MoE)モデルのための新しい動的専門家選択フレームワークを提案する。提案手法は,各入力に対する専門家選択の信頼性レベルに基づいて,専門家を動的に選択する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.18526590138739
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce a novel dynamic expert selection framework for Mixture of Experts (MoE) models, aiming to enhance computational efficiency and model performance by adjusting the number of activated experts based on input difficulty. Unlike traditional MoE approaches that rely on fixed Top-K routing, which activates a predetermined number of experts regardless of the input's complexity, our method dynamically selects experts based on the confidence level in expert selection for each input. This allows for a more efficient utilization of computational resources, activating more experts for complex tasks requiring advanced reasoning and fewer for simpler tasks. Through extensive evaluations, our dynamic routing method demonstrates substantial improvements over conventional Top-2 routing across various benchmarks, achieving an average improvement of 0.7% with less than 90% activated parameters. Further analysis shows our model dispatches more experts to tasks requiring complex reasoning skills, like BBH, confirming its ability to dynamically allocate computational resources in alignment with the input's complexity. Our findings also highlight a variation in the number of experts needed across different layers of the transformer model, offering insights into the potential for designing heterogeneous MoE frameworks. The code and models are available at https://github.com/ZhenweiAn/Dynamic_MoE.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 入力の難易度に応じて専門家数を調整することにより, 計算効率とモデル性能を向上させることを目的とした, 混合専門家モデルのための動的エキスパート選択フレームワークを提案する。入力の複雑さに関係なく、所定の数のエキスパートを活性化する固定トップkルーティングに依存する従来のmoeアプローチとは異なり、各入力に対する専門家選択の信頼性レベルに基づいて専門家を動的に選択する。これにより、より効率的な計算資源の利用が可能になり、より高度な推論を必要とする複雑なタスクのエキスパートの活性化と、より単純なタスクの削減が可能になる。提案手法は,様々なベンチマークにおいて従来のTop-2ルーティングよりも大幅に改善され,90%未満のアクティベートパラメータで平均0.7%の改善が達成された。さらに分析した結果、BBHのような複雑な推論スキルを必要とするタスクに専門家を配置し、入力の複雑さに合わせて計算資源を動的に割り当てる能力を確認した。この結果はまた、トランスフォーマーモデルのさまざまな層にまたがる専門家の数の変化を強調し、異種MOEフレームワークを設計する可能性についての洞察を提供する。コードとモデルはhttps://github.com/zhenweian/dynamic_moeで入手できる。

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