論文の概要: Generalization Error Analysis for Sparse Mixture-of-Experts: A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17404v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 05:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 16:36:05.447248
• Title: Generalization Error Analysis for Sparse Mixture-of-Experts: A Preliminary Study
• Title（参考訳）: Sparse Mixture-of-Expertsの一般化誤差解析 : 予備的検討
• Authors: Jinze Zhao, Peihao Wang, Zhangyang Wang,
• Abstract要約: Mixture-of-Experts (MoE)計算アマルガメート予測 Sparse MoEは、限られた数、あるいは1つの専門家だけを選択的に扱うことで、経験的に保存され、時にはパフォーマンスが向上する一方で、オーバーヘッドを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.11303133775857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) represents an ensemble methodology that amalgamates predictions from several specialized sub-models (referred to as experts). This fusion is accomplished through a router mechanism, dynamically assigning weights to each expert's contribution based on the input data. Conventional MoE mechanisms select all available experts, incurring substantial computational costs. In contrast, Sparse Mixture-of-Experts (Sparse MoE) selectively engages only a limited number, or even just one expert, significantly reducing computation overhead while empirically preserving, and sometimes even enhancing, performance. Despite its wide-ranging applications and these advantageous characteristics, MoE's theoretical underpinnings have remained elusive. In this paper, we embark on an exploration of Sparse MoE's generalization error concerning various critical factors. Specifically, we investigate the impact of the number of data samples, the total number of experts, the sparsity in expert selection, the complexity of the routing mechanism, and the complexity of individual experts. Our analysis sheds light on \textit{how \textbf{sparsity} contributes to the MoE's generalization}, offering insights from the perspective of classical learning theory.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE) は、いくつかの専門的なサブモデル(専門家として参照)からの予測をアマルガメートするアンサンブル方法論である。 この融合はルータ機構を通じて達成され、入力データに基づいて各専門家の貢献に動的に重みを割り当てる。 従来のMoEメカニズムは、利用可能なすべての専門家を選択し、かなりの計算コストを発生させる。 Sparse Mixture-of-Experts (Sparse MoE) とは対照的に、限られた数、あるいは1人の専門家だけを選択的に扱うことで、経験的に保存され、時にはパフォーマンスが向上する。 広い範囲の応用とこれらの有利な特性にもかかわらず、MoEの理論的基盤は解明され続けている。 本稿では,Sparse MoEの様々な要因に関する一般化誤差について検討する。 具体的には、データサンプル数、専門家の総数、専門家選択の空間性、ルーティング機構の複雑さ、個々の専門家の複雑さの影響について検討する。 我々の分析は、古典的学習理論の観点から洞察を提供するため、textit{how \textbf{sparsity} が MoE の一般化に寄与することを示している。

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