論文の概要: DA-MoE: Towards Dynamic Expert Allocation for Mixture-of-Experts Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06669v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 17:36:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 16:39:07.906561
- Title: DA-MoE: Towards Dynamic Expert Allocation for Mixture-of-Experts Models
- Title（参考訳）: DA-MoE:Mixture-of-Expertsモデルのための動的エキスパートアロケーションを目指して
- Authors: Maryam Akhavan Aghdam, Hongpeng Jin, Yanzhao Wu,
- Abstract要約: そこで本稿では,DA-MoEモデルに対して,有効トークン重要度に基づく可変数のエキスパートを動的に割り当てる手法を提案する。
提案手法は,最新のトランスフォーマーベースのMoEモデルをGLUEベンチマークで一貫した性能向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4255659581428335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformer-based Mixture-of-Experts (MoE) models have been driving several recent technological advancements in Natural Language Processing (NLP). These MoE models adopt a router mechanism to determine which experts to activate for routing input tokens. However, existing router mechanisms allocate a fixed number of experts to each token, which neglects the varying importance of different input tokens. In this study, we propose a novel dynamic router mechanism that Dynamically Allocates a variable number of experts for Mixture-of-Experts (DA-MoE) models based on an effective token importance measure. First, we show that the Transformer attention mechanism provides a natural and effective way of calculating token importance. Second, we propose a dynamic router mechanism that effectively decides the optimal number of experts (K) and allocates the top-K experts for each input token. Third, comprehensive experiments on several benchmark datasets demonstrate that our DA-MoE approach consistently outperforms the state-of-the-art Transformer based MoE model on the popular GLUE benchmark.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのMixture-of-Experts (MoE)モデルは、自然言語処理(NLP)における最近の技術進歩を推進している。
これらのMoEモデルはルータ機構を採用し、どの専門家が入力トークンをルーティングするためにアクティベートするかを決定する。
しかし、既存のルータ機構は各トークンに一定数の専門家を割り当て、異なる入力トークンの重要性を無視する。
本研究では,Mixture-of-Experts(DA-MoE)モデルに対する可変数のエキスパートを効果的なトークン重要度尺度に基づいて動的にアロケートする,新しい動的ルータ機構を提案する。
まず,トランスフォーマーの注意機構がトークンの重要度を計算する自然な方法であることを示す。
第2に,各入力トークンに対して,最適な専門家数(K)を効果的に決定し,上位K専門家を割り当てる動的ルータ機構を提案する。
第三に、いくつかのベンチマークデータセットに関する包括的な実験では、私たちのDA-MoEアプローチが、人気の高いGLUEベンチマーク上で、最先端のTransformerベースのMoEモデルよりも一貫して優れています。
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