論文の概要: Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05172v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 18:55:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:50.934733
• Title: Joint MoE Scaling Laws: Mixture of Experts Can Be Memory Efficient
• Title（参考訳）: 共同 MoE スケーリングの法則: 専門家の混在はメモリ効率が良い
• Authors: Jan Ludziejewski, Maciej Pióro, Jakub Krajewski, Maciej Stefaniak, Michał Krutul, Jan Małaśnicki, Marek Cygan, Piotr Sankowski, Kamil Adamczewski, Piotr Miłoś, Sebastian Jaszczur,
• Abstract要約: 我々は,高密度モデルとMoEモデルに対する共同スケーリング法則を提案し,アクティブパラメータ数,データセットサイズ,エキスパート数といった重要な要素を取り入れた。 驚くべきことに、従来の知恵とは対照的に、MoEモデルは高密度モデルよりもメモリ効率が高いことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.34286535607654
• License:
• Abstract: Mixture of Experts (MoE) architectures have significantly increased computational efficiency in both research and real-world applications of large-scale machine learning models. However, their scalability and efficiency under memory constraints remain relatively underexplored. In this work, we present joint scaling laws for dense and MoE models, incorporating key factors such as the number of active parameters, dataset size, and the number of experts. Our findings provide a principled framework for selecting the optimal MoE configuration under fixed memory and compute budgets. Surprisingly, we show that MoE models can be more memory-efficient than dense models, contradicting conventional wisdom. To derive and validate the theoretical predictions of our scaling laws, we conduct over 280 experiments with up to 2.7B active parameters and up to 5B total parameters. These results offer actionable insights for designing and deploying MoE models in practical large-scale training scenarios.
• Abstract（参考訳）: Mixture of Experts (MoE)アーキテクチャは、大規模機械学習モデルの研究および実世界の応用において、計算効率を著しく向上させた。 しかし、メモリ制約下でのスケーラビリティと効率性は、まだ明らかにされていない。 本研究では,高密度モデルとMoEモデルに対する共同スケーリング法則を提案し,アクティブパラメータ数,データセットサイズ,エキスパート数などの重要な要素を取り入れた。 本研究は,メモリと計算予算の下で最適なMoE構成を選択するための基本的フレームワークを提供する。 驚くべきことに、従来の知恵とは対照的に、MoEモデルは高密度モデルよりもメモリ効率が高いことが示される。 スケーリング法則の理論的予測を導出し、検証するために、最大2.7Bの活性パラメータと最大5Bの総パラメータを持つ280以上の実験を行った。 これらの結果は、実践的な大規模トレーニングシナリオにおいて、MoEモデルを設計およびデプロイするための実用的な洞察を提供する。

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