論文の概要: Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07816v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 16:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 20:31:04.302461
• Title: Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM
• Title（参考訳）: Branch-Train-MiX: エキスパートLSMを試験LSMに混合する
• Authors: Sainbayar Sukhbaatar, Olga Golovneva, Vasu Sharma, Hu Xu, Xi Victoria Lin, Baptiste Rozi\`ere, Jacob Kahn, Daniel Li, Wen-tau Yih, Jason Weston, Xian Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を学習し,複数の専門分野の能力を持つための効率的な手法について検討する。 当社の手法はBブランチ・トレイン・MiX (BTX) という種モデルから始まり, 恥ずかしいほど並列な方法で専門家を訓練する。 BTXは、ルーティングを学ぶためのMoEの微調整段階を持たないブランチ・トレイン・マージ法と、エキスパートの非同期訓練を省略するスパース・アップサイクリングという2つの特殊なケースを一般化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.18305296110853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate efficient methods for training Large Language Models (LLMs) to possess capabilities in multiple specialized domains, such as coding, math reasoning and world knowledge. Our method, named Branch-Train-MiX (BTX), starts from a seed model, which is branched to train experts in embarrassingly parallel fashion with high throughput and reduced communication cost. After individual experts are asynchronously trained, BTX brings together their feedforward parameters as experts in Mixture-of-Expert (MoE) layers and averages the remaining parameters, followed by an MoE-finetuning stage to learn token-level routing. BTX generalizes two special cases, the Branch-Train-Merge method, which does not have the MoE finetuning stage to learn routing, and sparse upcycling, which omits the stage of training experts asynchronously. Compared to alternative approaches, BTX achieves the best accuracy-efficiency tradeoff.
• Abstract（参考訳）: 符号化,数学推論,世界知識など,複数の専門分野の能力を有する大規模言語モデル(LLM)を学習するための効率的な手法について検討する。 提案手法はbtx(branch-train-mix)と呼ばれるシードモデルから始まり,高いスループットと通信コストの低減により,恥ずかしいほど並列的に専門家を訓練する。 個々の専門家が非同期でトレーニングされた後、BTXはMixture-of-Expert(MoE)層の専門家としてフィードフォワードパラメータをまとめ、残りのパラメータを平均化し、トークンレベルのルーティングを学ぶためのMoEファインタニングステージが続く。 btxは、ルーティングを学ぶためのmoe微調整段階を持たない分岐列車メルジ法と、非同期に訓練専門家のステージを省略するスパースアップサイクリング法という2つの特別なケースを一般化している。 BTXは代替手法と比較して、最良の精度と効率のトレードオフを実現する。

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