論文の概要: Optimal Scaling Laws for Efficiency Gains in a Theoretical Transformer-Augmented Sectional MoE Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20750v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 17:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:43.851390
• Title: Optimal Scaling Laws for Efficiency Gains in a Theoretical Transformer-Augmented Sectional MoE Framework
• Title（参考訳）: 理論変換器強化断面MOEフレームワークにおける効率向上のための最適スケーリング法則
• Authors: Soham Sane,
• Abstract要約: 本稿では,Transformer-augmented, sectional Mixture-of-Expertsアーキテクチャの理論的枠組みを紹介する。 当社のアプローチでは,それぞれのトークン表現のセグメントを専用の専門家に割り当てる,埋め込みディメンション自体を分割しています。 我々は、専門家の数とモデル次元、シーケンス長、システムオーバーヘッドなどの要因の間の非線形関係が最適スケーリング法則を導出することにより、我々の理論を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces a theoretical framework for a Transformer-augmented, sectional Mixture-of-Experts (MoE) architecture that aims to enhance computational efficiency while preserving model scalability. Unlike conventional MoE models, which route entire token embeddings to selected experts, our approach portions the embedding dimension itself -- assigning segments of each token's representation to dedicated experts. To combat losses in token representation, we utilize a pre-expert transformer layer to recompute attention across tokens and reduce the sequence length dimensionality. We extend our theory by deriving optimal scaling laws that a non-linear relationship between the number of experts and factors such as model dimensionality, sequence length, and system overhead. These formulations yield closed-form and numerically-solvable expressions for identifying the optimal expert count under given architectural and hardware constraints. As a result, our framework not only provides theoretical bounds for computing efficiency with varying frameworks but also guides practical design choices for scaling large models effectively. While empirical validation is pending, we present a comprehensive experimental road map to evaluate the framework's efficiency, scalability, and practicality in future work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルスケーラビリティを保ちながら計算効率を向上させることを目的とした,トランスフォーマーを拡張・分割したMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャの理論的枠組みを提案する。 トークンの埋め込み全体を選択された専門家にルーティングする従来のMoEモデルとは異なり、私たちのアプローチでは、各トークンの表現のセグメントを専用の専門家に割り当てる、埋め込み次元自体を分割しています。 トークン表現の損失に対処するため,トークン間での注意を再計算し,シーケンス長の寸法を小さくするために,プレエキスパートトランスフォーマー層を用いる。 我々は、専門家の数とモデル次元、シーケンス長、システムオーバーヘッドなどの要因の間の非線形関係が最適スケーリング法則を導出することにより、我々の理論を拡張した。 これらの定式化は、与えられたアーキテクチャおよびハードウェア制約の下で最適な専門家数を特定するために、クローズド形式および数値的に解決可能な表現を与える。 その結果、我々のフレームワークは、様々なフレームワークで計算効率の理論的限界を提供するだけでなく、大規模モデルを効果的にスケールするための実用的な設計選択を導出する。 実験的な検証が進行中であるが,今後の作業におけるフレームワークの効率性,スケーラビリティ,実用性を評価するための総合的な実験的なロードマップを提示する。

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