論文の概要: DSMoE: Matrix-Partitioned Experts with Dynamic Routing for Computation-Efficient Dense LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12455v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 02:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:03:10.248839
• Title: DSMoE: Matrix-Partitioned Experts with Dynamic Routing for Computation-Efficient Dense LLMs
• Title（参考訳）: DSMoE: 計算効率の良いLLMのための動的ルーティングを持つ行列分割エキスパート
• Authors: Minxuan Lv, Zhenpeng Su, Leiyu Pan, Yizhe Xiong, Zijia Lin, Hui Chen, Wei Zhou, Jungong Han, Guiguang Ding, Cheng Luo, Di Zhang, Kun Gai, Songlin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したFFN層を計算ブロックに分割することで,分散化を実現するDSMoEを提案する。 我々は,Sigmoid アクティベーションとストレートスルー推定器を用いた適応型エキスパートルーティングを実装し,トークンがモデル知識の様々な側面に柔軟にアクセスできるようにする。 LLaMAモデルを用いた実験により、DSMoEは既存のプルーニング法やMoE法に比べて優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.91804882618243
• License:
• Abstract: As large language models continue to scale, computational costs and resource consumption have emerged as significant challenges. While existing sparsification methods like pruning reduce computational overhead, they risk losing model knowledge through parameter removal. This paper proposes DSMoE (Dynamic Sparse Mixture-of-Experts), a novel approach that achieves sparsification by partitioning pre-trained FFN layers into computational blocks. We implement adaptive expert routing using sigmoid activation and straight-through estimators, enabling tokens to flexibly access different aspects of model knowledge based on input complexity. Additionally, we introduce a sparsity loss term to balance performance and computational efficiency. Extensive experiments on LLaMA models demonstrate that under equivalent computational constraints, DSMoE achieves superior performance compared to existing pruning and MoE approaches across language modeling and downstream tasks, particularly excelling in generation tasks. Analysis reveals that DSMoE learns distinctive layerwise activation patterns, providing new insights for future MoE architecture design.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルが拡大を続けるにつれ、計算コストと資源消費が大きな課題となっている。 プルーニングのような既存のスパーシフィケーション手法は計算オーバーヘッドを減らすが、パラメータ除去によってモデル知識を失うリスクがある。 本稿では,事前学習したFFN層を計算ブロックに分割することで分散化を実現するDSMoE(Dynamic Sparse Mixture-of-Experts)を提案する。 我々は,Sigmoid アクティベーションとストレートスルー推定器を用いた適応型エキスパートルーティングを実装し,トークンが入力複雑性に基づいて,モデル知識のさまざまな側面に柔軟にアクセスできるようにする。 さらに,性能と計算効率のバランスをとるために,空間損失項を導入する。 LLaMAモデルに対する大規模な実験は、DSMoEが等価な計算制約の下では、言語モデリングや下流タスク、特に生成タスクにおいて優れた既存のプルーニングやMoEアプローチよりも優れた性能を達成することを示した。 DSMoEは層単位でのアクティベーションパターンを学習し、将来のMoEアーキテクチャ設計に新たな洞察を与える。

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