HMoE:用于语言建模的异构专家混合模型
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对传统同质专家模型在处理复杂输入数据时的局限性,提出了一种新颖的异构专家混合模型HMoE,使专家具备不同规模和能力,从而提高了对不同复杂度标记的处理效率。此外,提出的新训练目标促进了小规模专家的频繁激活,从而提升了计算效率和参数利用率。实验结果表明,HMoE在多项预训练评估基准测试中表现优于传统模型,且损失更低、激活参数更少。
大型语言模型(LLMs)通过训练在自然语言处理、计算机视觉等领域取得进展。混合专家(MoE)是一种有效的方法,可以扩展模型容量。本调查提供了MoE的综述,包括结构、分类法、核心设计、应用和未来研究方向。还创建了一个资源存储库,方便研究人员访问。