論文の概要: Mixture of A Million Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04153v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 20:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:00:44.290447
• Title: Mixture of A Million Experts
• Title（参考訳）: 百万人の専門家の混ざり合い
• Authors: Xu Owen He,
• Abstract要約: 本稿では,多彩な専門家プールからのスパース検索に製品キー技術を利用する新しい層設計PEERを紹介する。 言語モデリングタスクの実験では、PEER層が高密度FFWや粗粒のMoEよりもパフォーマンス・計算トレードオフの点で優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.240096657086732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The feedforward (FFW) layers in standard transformer architectures incur a linear increase in computational costs and activation memory as the hidden layer width grows. Sparse mixture-of-experts (MoE) architectures have emerged as a viable approach to address this issue by decoupling model size from computational cost. The recent discovery of the fine-grained MoE scaling law shows that higher granularity leads to better performance. However, existing MoE models are limited to a small number of experts due to computational and optimization challenges. This paper introduces PEER (parameter efficient expert retrieval), a novel layer design that utilizes the product key technique for sparse retrieval from a vast pool of tiny experts (over a million). Experiments on language modeling tasks demonstrate that PEER layers outperform dense FFWs and coarse-grained MoEs in terms of performance-compute trade-off. By enabling efficient utilization of a massive number of experts, PEER unlocks the potential for further scaling of transformer models while maintaining computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 標準トランスアーキテクチャにおけるフィードフォワード(FFW)層は、隠れた層幅が大きくなるにつれて、計算コストとアクティベーションメモリが線形に増加する。 Sparse Mixed-of-Experts (MoE) アーキテクチャは、計算コストからモデルサイズを分離することでこの問題に対処するための実行可能なアプローチとして登場した。 最近のMoEスケーリング法則の発見は、より高い粒度がより良いパフォーマンスをもたらすことを示している。 しかし、既存のMoEモデルは、計算と最適化の課題のため、少数の専門家に限られている。 本稿では,小人数の専門家(100万人以上)のプールからのスパース検索に製品キー技術を利用する新しい層設計であるPEER(parameter efficient expert search)を紹介する。 言語モデリングタスクの実験では、PEER層が高密度FFWや粗粒のMoEよりもパフォーマンス・計算トレードオフの点で優れていることが示された。 PEERは、多数の専門家の効率的な利用を可能にすることで、計算効率を維持しながら、トランスフォーマーモデルのさらなるスケーリングの可能性を解き放つ。

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