論文の概要: AT-MoE: Adaptive Task-planning Mixture of Experts via LoRA Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10896v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 13:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:11.138859
• Title: AT-MoE: Adaptive Task-planning Mixture of Experts via LoRA Approach
• Title（参考訳）: AT-MoE:LoRAアプローチによるエキスパートの適応的タスク計画混合
• Authors: Xurui Li, Juanjuan Yao,
• Abstract要約: 本稿では,Adaptive Task-planing Mixture of Experts(AT-MoE)アーキテクチャを紹介する。 まず、LoRAアプローチを用いてタスク固有の専門家を訓練し、専門分野における問題解決能力と解釈可能性を高める。 次に,複雑なタスク命令に基づくモジュール融合を最適化する階層適応型グループルーティングモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License:
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has ushered in a new era of artificial intelligence, with the potential to transform various sectors through automation and insightful analysis. The Mixture of Experts (MoE) architecture has been proposed as a solution to enhance model performance in complex tasks. Yet, existing MoE models struggle with task-specific learning and interpretability, especially in fields like medicine where precision is critical. This paper introduces the Adaptive Task-planing Mixture of Experts(AT-MoE), an innovative architecture designed to address these limitations. We first train task-specific experts via LoRA approach to enhance problem-solving capabilities and interpretability in specialized areas. Subsequently, we introduce a layer-wise adaptive grouped routing module that optimizes module fusion based on complex task instructions, ensuring optimal task resolution. The grouped routing module first perform overall weight allocation from the dimension of the expert group, and then conduct local weight normalization adjustments within the group. This design maintains multi-dimensional balance, controllability, and interpretability, while facilitating task-specific fusion in response to complex instructions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、自動化と洞察に富んだ分析を通じて、さまざまな分野を変革する可能性を持つ、人工知能の新しい時代を後押ししてきた。 複雑なタスクにおけるモデル性能を向上させるソリューションとして、Mixture of Experts (MoE)アーキテクチャが提案されている。 しかし、既存のMoEモデルは、特に精度が重要である医学のような分野において、タスク固有の学習と解釈可能性に苦慮している。 本稿では,これらの制約に対処する革新的なアーキテクチャであるAdaptive Task-planing Mixture of Experts(AT-MoE)を紹介する。 まず、LoRAアプローチを用いてタスク固有の専門家を訓練し、専門分野における問題解決能力と解釈可能性を高める。 次に、複雑なタスク命令に基づいてモジュール融合を最適化し、最適なタスク解決を保証する階層適応型グループ化ルーティングモジュールを提案する。 グループ化されたルーティングモジュールは、まずエキスパートグループの次元から全体の重量割り当てを行い、その後、グループ内で局所的な重量正規化調整を行う。 この設計は多次元のバランス、制御可能性、解釈可能性を維持しつつ、複雑な命令に応答してタスク固有の融合を容易にする。

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