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嵌套专家混合：对视觉令牌的自适应处理

💡 原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。

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内容提要

本文介绍了 Vision MoE，一种稀疏的 Vision Transformer，具备优异的图像识别性能和较低的计算需求。通过优化路由算法和训练153亿参数的模型，V-MoE 实现了高效的视觉建模。此外，研究探讨了多头专家混合模型和稀疏门控专家组技术在视觉语言模型中的应用，提升了训练效率和模型性能。

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关键要点

Vision MoE 是一种稀疏的 Vision Transformer，具有优异的图像识别性能和较低的计算需求。
通过优化路由算法，V-MoE 成功训练了一个 153 亿参数的模型，实现了高效的视觉建模。
稀疏混合专家模型在资源受限的视觉应用中实现了性能和效率的平衡。
多头专家混合模型 (MH-MoE) 通过将每个令牌拆分为多个子令牌，增强了训练中的专家激活和上下文理解。
稀疏门控专家组技术在大规模视觉语言模型训练中解决了挑战，并提供了对模型解释性的影响。
RMoE 训练 pipeline 通过因式分解实现了高效的 MoE 视觉 transformer 训练。
HyperMoE 框架利用未选择的专家生成的模块，显著优于现有 MoE 方法。
Edge-MoE 是针对 multi-task ViT 的端到端 FPGA 加速器，能源效率显著提高。

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延伸问答

Vision MoE 是什么？

Vision MoE 是一种稀疏的 Vision Transformer，具有优异的图像识别性能和较低的计算需求。

V-MoE 如何优化路由算法？

V-MoE 通过扩展路由算法来优化每个输入的处理，从而实现高效的视觉建模。

多头专家混合模型 (MH-MoE) 的优势是什么？

MH-MoE 通过将每个令牌拆分为多个子令牌，增强了专家激活和上下文理解，减轻了过拟合。

稀疏门控专家组技术的应用是什么？

稀疏门控专家组技术在大规模视觉语言模型训练中解决了挑战，并提升了模型的解释性。

RMoE 训练 pipeline 的核心思想是什么？

RMoE 训练 pipeline 通过因式分解将 MoE 的权重分解为独立于输入的核和依赖于输入的残差，从而实现高效训练。

Edge-MoE 的创新点有哪些？

Edge-MoE 的创新包括 Novel Reordering Mechanism、Fast Single-Pass Softmax Approximation 和 Low-Cost GELU Approximation，显著提高了能源效率。

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