論文の概要: More Experts Than Galaxies: Conditionally-overlapping Experts With Biologically-Inspired Fixed Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08003v6
• Date: Tue, 11 Feb 2025 23:18:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:45:47.830734
• Title: More Experts Than Galaxies: Conditionally-overlapping Experts With Biologically-Inspired Fixed Routing
• Title（参考訳）: ギャラクシー以上の専門家たち:生物学的にインスパイアされた固定されたルーティングを持つ条件付きオーバーラップの専門家たち
• Authors: Sagi Shaier, Francisco Pereira, Katharina von der Wense, Lawrence E Hunter, Matt Jones,
• Abstract要約: Conditionally Overlapping Mixture of ExperTs (COMET) は、モジュラーでスパースなアーキテクチャを、指数関数的に重複する専門家数で誘導する一般的なディープラーニング手法である。 画像分類,言語モデリング,回帰といったタスクにおけるCOMETの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.846028298833611
• License:
• Abstract: The evolution of biological neural systems has led to both modularity and sparse coding, which enables energy efficiency and robustness across the diversity of tasks in the lifespan. In contrast, standard neural networks rely on dense, non-specialized architectures, where all model parameters are simultaneously updated to learn multiple tasks, leading to interference. Current sparse neural network approaches aim to alleviate this issue but are hindered by limitations such as 1) trainable gating functions that cause representation collapse, 2) disjoint experts that result in redundant computation and slow learning, and 3) reliance on explicit input or task IDs that limit flexibility and scalability. In this paper we propose Conditionally Overlapping Mixture of ExperTs (COMET), a general deep learning method that addresses these challenges by inducing a modular, sparse architecture with an exponential number of overlapping experts. COMET replaces the trainable gating function used in Sparse Mixture of Experts with a fixed, biologically inspired random projection applied to individual input representations. This design causes the degree of expert overlap to depend on input similarity, so that similar inputs tend to share more parameters. This results in faster learning per update step and improved out-of-sample generalization. We demonstrate the effectiveness of COMET on a range of tasks, including image classification, language modeling, and regression, using several popular deep learning architectures.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークの進化は、モジュール性とスパースコーディングの両方につながり、ライフスパンのタスクの多様性にまたがるエネルギー効率と堅牢性を実現する。 対照的に、標準的なニューラルネットワークは密集した非特殊化アーキテクチャに依存しており、すべてのモデルパラメータを同時に更新して複数のタスクを学習し、干渉につながる。 現在のスパースニューラルネットワークアプローチは、この問題を軽減することを目的としているが、例えば制限によって妨げられている。 1)表現の崩壊を引き起こす訓練可能なゲーティング関数。 2)冗長な計算と学習の遅さをもたらす専門家の離反 3) 柔軟性とスケーラビリティを制限する明示的な入力またはタスクIDに依存する。 本稿では,重なり合う専門家の指数的な数でモジュラー・スパースアーキテクチャを誘導することにより,これらの課題に対処する一般的なディープラーニング手法であるComET(Conditionally Overlapping Mixture of ExperTs)を提案する。 COMETは、Sparse Mixture of Expertsで使用されるトレーニング可能なゲーティング関数を、個々の入力表現に適用された固定された生物学的にインスパイアされたランダムプロジェクションに置き換える。 この設計により、専門家の重複度は入力の類似度に依存するため、類似した入力がより多くのパラメータを共有する傾向がある。 これにより、更新ステップあたりの学習が高速化され、サンプル外一般化が改善される。 本稿では,画像分類,言語モデリング,回帰といったタスクにおけるCOMETの有効性を,いくつかの人気のあるディープラーニングアーキテクチャを用いて実証する。

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