Большие модели, такие как большие языковые модели (LLM) и большие мультимодальные модели (LMM), показали свою эффективность в различных задачах. Однако увеличение размера модели снижает скорость вывода, что ограничивает ее практическую применимость. Разреженные смеси экспертов (SMoE) предлагают решение, но сталкиваются с проблемами, такими как низкая активация экспертов и ограниченные аналитические возможности.
Разреженные смеси экспертов (SMoE) увеличивают емкость модели, сохраняя при этом постоянный вычислительный спрос, что приводит к превосходной производительности. Многоголовая смесь экспертов (MH-MoE) использует механизм многоголовости для достижения более плотной активации экспертов без увеличения вычислительной сложности. Она разбивает токены на подтокены и направляет их к различным экспертам, что позволяет модели сосредотачиваться на различных пространствах представления внутри экспертов.
MH-MoE постоянно поддерживает более низкую перплексию по сравнению с базовыми моделями, что указывает на более эффективное обучение. Она также превосходит другие модели в различных задачах, демонстрируя свое превосходство в моделировании межъязыкового естественного языка и захвате разнообразной семантической и детальной информации визуальных данных. Предложенная MH-MoE предлагает простую реализацию этих функций и облегчает безшовную интеграцию с другими фреймворками SMoE, улучшая производительность с легкостью.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Twitter – @itinaicom
