論文の概要: A Closer Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18219v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 10:07:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 13:59:06.908734
- Title: A Closer Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるMixture-of-Experts
- Authors: Ka Man Lo, Zeyu Huang, Zihan Qiu, Zili Wang, Jie Fu,
- Abstract要約: エクササイズ・オブ・エクササイズ(Mixture-of-experts, MOE)は,その特性と顕著な性能から注目を集めている。
MoEアーキテクチャは計算効率を犠牲にすることなくモデルサイズを増大させることができる。
本稿は,MoEベースの大規模言語モデルの内部動作を理解するための最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.503570706063634
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mixture-of-experts (MoE) is gaining increasing attention due to its unique properties and remarkable performance, especially for language tasks. By sparsely activating a subset of parameters for each token, MoE architecture could increase the model size without sacrificing computational efficiency, achieving a better trade-off between performance and training costs. However, the underlying mechanism of MoE still lacks further exploration, and its modularization degree remains questionable. In this paper, we make an initial attempt to understand the inner workings of MoE-based large language models. Concretely, we comprehensively study the parametric and behavioral features of three recent MoE-based models and reveal some intriguing observations, including (1) Neurons act like fine-grained experts. (2) The router of MoE usually selects experts with larger output norms. (3) The expert diversity increases as the layer increases, while the last layer is an outlier. Based on the observations, we also provide suggestions for a broad spectrum of MoE practitioners, such as router design and expert allocation. We hope this work could shed light on future research on the MoE framework and other modular architectures. Code is available at https://github.com/kamanphoebe/Look-into-MoEs.
- Abstract（参考訳）: ミックス・オブ・エキスパート(Mixture-of-Experts、MoE)は、特に言語タスクにおいて、その特徴と顕著なパフォーマンスにより、注目を集めている。
トークンごとにパラメータのサブセットをわずかに活性化することにより、MoEアーキテクチャは計算効率を犠牲にすることなくモデルサイズを拡大し、パフォーマンスとトレーニングコストのトレードオフを向上できる。
しかし、MoEの基盤となるメカニズムは依然としてさらなる探索を欠いており、そのモジュール化の度合いは疑問視されている。
本稿では,MoEをベースとした大規模言語モデルの内部動作を理解するための最初の試みを行う。
具体的には、最近の3つのMoEモデルにおけるパラメトリックおよび行動の特徴を包括的に研究し、(1)ニューロンがきめ細かい専門家のように振る舞うことを含む興味深い観察を明らかにした。
2) MoEのルータは通常、より大きな出力基準を持つ専門家を選択する。
(3) 層が増加するにつれて, 専門家の多様性が増大する一方, 最後の層は外れやすい。
また,観測結果に基づいて,ルータの設計や専門家のアロケーションなど,幅広いMoE実践者に対して提案を行う。
この作業が、MoEフレームワークや他のモジュラーアーキテクチャに関する将来の研究に光を当ててくれることを期待しています。
コードはhttps://github.com/kamanphoebe/Look-into-MoEsで入手できる。
関連論文リスト
- ViMoE: An Empirical Study of Designing Vision Mixture-of-Experts [71.11994027685974]
我々は、MoE構造をViT(Vision Transformer)に統合し、ViMoEと命名し、MoEを視覚に適用する可能性を探る。
性能はMoE層の構成に敏感であり,設計を慎重に行わずに最適な結果を得ることが困難である。
これを解決するために、共有専門家を導入し、共通情報を学習し、取得し、安定したViMoEを構築する効果的な方法として役立てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T07:51:17Z) - Diversifying the Expert Knowledge for Task-Agnostic Pruning in Sparse Mixture-of-Experts [75.85448576746373]
本稿では,モデルのパラメータ効率を向上させるために,類似の専門家をグループ化し,グループ化する方法を提案する。
提案手法の有効性を3つの最先端MoEアーキテクチャを用いて検証する。
評価の結果,本手法は自然言語タスクにおいて,他のモデルプルーニング手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T17:25:02Z) - A Survey on Mixture of Experts [11.801185267119298]
モデルキャパシティを最小限のオーバーヘッドでスケールアップする有効な方法として、専門家(MoE)の混在が現れた。
MoEは、最小限のオーバーヘッドでモデルキャパシティを実質的にスケールアップする効果的な方法として登場した。
この調査は、このギャップを埋めることを目指しており、MoEの複雑さを探求する研究者にとって不可欠なリソースとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:34:33Z) - LLaMA-MoE: Building Mixture-of-Experts from LLaMA with Continual Pre-training [21.359073227913303]
大規模な環境でのMoEのスクラッチからのトレーニングは、依然としてデータ不足と不安定な問題に悩まされている。
この制限により、既存の高密度大言語モデルからMoEモデルを構築することを検討する。
我々のLLaMA-MoEモデルは、同様のアクティベーションパラメータを含む高密度モデルよりも著しく優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T11:43:07Z) - Unchosen Experts Can Contribute Too: Unleashing MoE Models' Power by Self-Contrast [58.98411447739218]
Mixture-of-Experts (MoE) は、計算効率を保ちながら、モデルサイズをスケールするための顕著なアーキテクチャとして登場した。
本研究では,無声専門家を推論中に自己コントラスト的に活用する学習自由戦略である自己コントラスト混合(SCMoE)を提案する。
我々の手法は概念的には単純で計算量も軽量であり、グリージー復号法に比べて最小限の遅延を発生させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:45:29Z) - Multilinear Mixture of Experts: Scalable Expert Specialization through Factorization [51.98792406392873]
Mixture of Experts (MoE)は、高密度層をより小さくモジュール化された計算に分解する強力な方法を提供する。
大きな課題は、きめ細かい特殊化を達成するのに十分高い専門家の数をスケーリングする計算コストである。
視覚モデルに焦点をあて、この問題に対処するため、Multilinear Mixture of Experts(mu$MoE)層を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T21:20:22Z) - Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。
我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z) - Mixture of Attention Heads: Selecting Attention Heads Per Token [40.04159325505842]
Mixture of Attention Heads (MoA)は、マルチヘッドアテンションとMoEメカニズムを組み合わせた新しいアーキテクチャである。
MoAは、標準的なマルチヘッドアテンション層よりも強力なパフォーマンスを実現している。
MoAはまた、ヘッドのユーティリティを自動的に区別し、モデルの解釈可能性について議論するための新しい視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-11T04:54:05Z) - Task-Specific Expert Pruning for Sparse Mixture-of-Experts [105.20605021416276]
Mixture-of-Experts (MoE) モデルは大規模な事前トレーニングには強力である。
MoEはクラウドやモバイル環境にデプロイするのは難しい。
本稿では,目標下流タスクの非専門的専門家を段階的に降ろす方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-01T07:09:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。