論文の概要: Scaling Fine-Grained MoE Beyond 50B Parameters: Empirical Evaluation and Practical Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02890v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 13:55:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.718065
- Title: Scaling Fine-Grained MoE Beyond 50B Parameters: Empirical Evaluation and Practical Insights
- Title（参考訳）: 50Bパラメータを超える細粒度MoEのスケーリング:実証的評価と実践的考察
- Authors: Jakub Krajewski, Marcin Chochowski, Daniel Korzekwa,
- Abstract要約: きめ細かいMoEアプローチは、モデル収束と品質を改善する可能性を示している。
この研究は、将来の大規模モデルの開発において、微細なMoEを利用するための経験的基礎と実践的な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8192930334982074
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mixture of Experts (MoE) architectures have emerged as pivotal for scaling Large Language Models (LLMs) efficiently. Fine-grained MoE approaches - utilizing more numerous, smaller experts - have demonstrated potential in improving model convergence and quality. This work proposes a set of training recipes and provides a comprehensive empirical evaluation of fine-grained MoE, directly comparing its scaling properties against standard MoE configurations for models with up to 56B total (17B active) parameters. We investigate convergence speed, model performance on downstream benchmarks, and practical training considerations across various setups. Overall, at the largest scale we show that fine-grained MoE achieves better validation loss and higher accuracy across a set of downstream benchmarks. This study offers empirical grounding and practical insights for leveraging fine-grained MoE in the development of future large-scale models.
- Abstract（参考訳）: Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャは,LLM(Large Language Models) を効率的にスケールアップする上で重要なものだ。
より多数の、より小さな専門家を活用する、きめ細かいMoEアプローチは、モデルの収束と品質を改善する可能性を実証しています。
本研究は、一連のトレーニングレシピを提案し、そのスケーリング特性と56Bの合計17Bのパラメータを持つモデルの標準MoE構成を直接比較して、詳細なMoEの総合的な評価を提供する。
本稿では, コンバージェンス速度, ダウンストリームベンチマークにおけるモデル性能, 各種設定における実践的トレーニング考察について検討する。
全体として、最も大きなスケールでは、細粒度のMoEが、下流ベンチマークのセットでより良い検証損失と高い精度を達成することが示されます。
この研究は、将来の大規模モデルの開発において、微細なMoEを利用するための経験的基礎と実践的な洞察を提供する。
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