論文の概要: Quadratic Gating Functions in Mixture of Experts: A Statistical Insight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11222v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 01:30:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 09:43:24.567081
• Title: Quadratic Gating Functions in Mixture of Experts: A Statistical Insight
• Title（参考訳）: 専門家の混合における2次ゲーティング関数の統計的考察
• Authors: Pedram Akbarian, Huy Nguyen, Xing Han, Nhat Ho,
• Abstract要約: 混合専門家モデル(MoE)は、計算効率を保ちながら、モデルのキャパシティのスケーリングに非常に効果的である。 我々は、MoEフレームワークとアテンションメカニズムの新たな接続を確立し、より表現力があり効率的な代替手段として2次ゲーティングがどのように機能するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.17124843417577
• License:
• Abstract: Mixture of Experts (MoE) models are highly effective in scaling model capacity while preserving computational efficiency, with the gating network, or router, playing a central role by directing inputs to the appropriate experts. In this paper, we establish a novel connection between MoE frameworks and attention mechanisms, demonstrating how quadratic gating can serve as a more expressive and efficient alternative. Motivated by this insight, we explore the implementation of quadratic gating within MoE models, identifying a connection between the self-attention mechanism and the quadratic gating. We conduct a comprehensive theoretical analysis of the quadratic softmax gating MoE framework, showing improved sample efficiency in expert and parameter estimation. Our analysis provides key insights into optimal designs for quadratic gating and expert functions, further elucidating the principles behind widely used attention mechanisms. Through extensive evaluations, we demonstrate that the quadratic gating MoE outperforms the traditional linear gating MoE. Moreover, our theoretical insights have guided the development of a novel attention mechanism, which we validated through extensive experiments. The results demonstrate its favorable performance over conventional models across various tasks.
• Abstract（参考訳）: 混合専門家モデル(MoE)は、ゲーティングネットワークやルータを用いて計算効率を保ちながら、モデルのキャパシティのスケーリングに非常に効果的であり、入力を適切な専門家に指示することで中心的な役割を果たす。 本稿では,MoEフレームワークとアテンション機構の新たな関連性を確立し,より表現的かつ効率的な代替手段として2次ゲーティングがどのように機能するかを示す。 この知見に触発されて、我々はMoEモデル内の二次ゲーティングの実装を探求し、自己注意機構と二次ゲーティングの接続を同定する。 我々は,2次ソフトマックスゲーティングMOEフレームワークの総合的理論的解析を行い,専門家およびパラメータ推定における試料効率の向上を示した。 我々の分析は、2次ゲーティングとエキスパート関数の最適設計に関する重要な洞察を与え、さらに広く使われている注意機構の背景にある原理を解明する。 広汎な評価により、二次ゲーティング MoE が従来の線形ゲーティング MoE よりも優れていることを示す。 さらに、我々の理論的な洞察は、広範囲な実験を通じて検証された新しい注意機構の開発を導いた。 その結果、従来のモデルよりも様々なタスクにまたがる性能が示された。

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