論文の概要: Dynamic Mixture of Experts: An Auto-Tuning Approach for Efficient Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14297v3
• Date: Thu, 10 Oct 2024 03:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 10:39:04.618558
• Title: Dynamic Mixture of Experts: An Auto-Tuning Approach for Efficient Transformer Models
• Title（参考訳）: エキスパートの動的混合:効率的な変圧器モデルのためのオートチューニングアプローチ
• Authors: Yongxin Guo, Zhenglin Cheng, Xiaoying Tang, Zhaopeng Tu, Tao Lin,
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーに基づく基礎モデルのトレーニングと推論の効率を高めるために,DynMoE(Dynamic Mixture of Experts)技術を導入する。 DynMoEには、各トークンがアクティベートする専門家の数を自動的に決定できる新しいゲーティングメソッドが組み込まれている。 本研究は,視覚・言語タスクにおけるGMoEと視覚言語タスクにおけるMoE-LLaVAとの競合性能を比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.834215393960605
• License:
• Abstract: The Sparse Mixture of Experts (SMoE) has been widely employed to enhance the efficiency of training and inference for Transformer-based foundational models, yielding promising results. However, the performance of SMoE heavily depends on the choice of hyper-parameters, such as the number of experts and the number of experts to be activated (referred to as top-k), resulting in significant computational overhead due to the extensive model training by searching over various hyper-parameter configurations. As a remedy, we introduce the Dynamic Mixture of Experts (DynMoE) technique. DynMoE incorporates (1) a novel gating method that enables each token to automatically determine the number of experts to activate. (2) An adaptive process automatically adjusts the number of experts during training. Extensive numerical results across Vision, Language, and Vision-Language tasks demonstrate the effectiveness of our approach to achieve competitive performance compared to GMoE for vision and language tasks, and MoE-LLaVA for vision-language tasks, while maintaining efficiency by activating fewer parameters. Our code is available at https://github.com/LINs-lab/DynMoE.
• Abstract（参考訳）: SMOE(Sparse Mixture of Experts)は、トランスフォーマーに基づく基礎モデルのトレーニングと推論の効率を高めるために広く用いられている。 しかし、SMoEの性能は、専門家の数やアクティベートする専門家の数(トップkと呼ばれる)など、ハイパーパラメータの選択に大きく依存しているため、様々なハイパーパラメータ構成を探索することで、広範囲なモデルトレーニングによる計算オーバーヘッドが大きくなった。 本稿では,DynMoE(Dynamic Mixture of Experts)技術を紹介する。 DynMoEは(1)各トークンがアクティベートする専門家の数を自動的に決定できる新しいゲーティング手法を取り入れている。 2)適応的なプロセスは,訓練中に専門家の数を自動調整する。 視覚・言語・言語タスクにおけるGMoEと視覚言語タスクにおけるMoE-LLaVAとの競合性能を両立させる手法の有効性を示すとともに,より少ないパラメータの活性化による効率の維持を図っている。 私たちのコードはhttps://github.com/LINs-lab/DynMoE.comで利用可能です。

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