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分支训练 MiX：将专家 LLMs 混合到一个专家混合 LLM 中
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了针对大型语言模型（LLMs）的新算法和技术，包括Branch-Train-Merge（BTM）算法、Mixture of Tokens模型和稀疏专家混合（SMoE）模型。这些方法显著提高了训练效率和模型性能，尤其在多语言翻译和推理速度方面表现突出。同时，研究分析了混合专家模型的路由机制，并提出了改进策略，以促进未来的发展。
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关键要点
- 提出了Branch-Train-Merge (BTM)算法，通过独立训练语言模型的子部分，提高了训练效率和性能。
- 引入了Mixture of Tokens模型，避免了Mixture of Experts模型的困难，同时保留其优点，兼容大型语言模型的训练和推理。
- 提出了稀疏专家混合（SMoE）模型，改进了MoE LLMs的部署效率，减小模型大小并增加推理速度。
- Mixtral 8x7B模型在数学、代码生成和多语言基准测试中表现优秀，超越了多个现有模型。
- 提出了一种新颖的负载均衡和局部性相结合的路由策略，减少了训练时间而不影响模型准确性。
- 对OpenMoE模型中的路由机制进行了深入分析，发现了上下文无关专业化和早期路由学习等问题。
- 提出了基于专家选择的异构专家混合模型，提高了训练收敛速度和性能。
- 提出了Lifelong-MoE方法，具有更好的few-shot性能，适应不同的下游任务。
❓
延伸问答
Branch-Train-Merge (BTM)算法的主要优点是什么？
BTM算法通过独立训练语言模型的子部分，提高了训练效率和性能，能够获得更好的性能且训练成本更高效。
Mixture of Tokens模型如何解决Mixture of Experts模型的问题？
Mixture of Tokens模型避免了Mixture of Experts模型的困难，同时保留其优点，使模型能够从所有标记-专家组合中学习。
Mixtral 8x7B模型在基准测试中的表现如何？
Mixtral 8x7B模型在数学、代码生成和多语言基准测试中表现优秀，超越了多个现有模型。
稀疏专家混合（SMoE）模型的主要改进是什么？
SMoE模型通过插拔式专家级稀疏化技术，提高了MoE LLMs的部署效率，减小模型大小并增加推理速度。
新提出的路由策略有什么优势？
新路由策略结合了负载均衡和局部性，减少了每轮训练时间约12.68%至22.24%，而不影响模型的准确性。
Lifelong-MoE方法的特点是什么？
Lifelong-MoE方法具有更好的few-shot性能，能够适应不同的下游任务，提升大规模语料的预训练效果。
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