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MoMa: 以多模态感知专家的混合方式高效进行早期融合预训练
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究结合知识蒸馏和专家混合模型开发了高效的多语言语言模型，结果表明两种知识蒸馏方法性能相似，自适应α方法略微改善。模块化专家混合模型架构评估表明预训练语言专家和联合专家嵌入训练性能相似，引入公共专家可以改善模型性能。灾难性遗忘研究表明顺序训练导致显著遗忘，而单次训练和专家混合模型方法可以减轻此问题。本研究提供了开源资源。
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关键要点
- 本研究结合知识蒸馏和专家混合模型开发高效的多语言语言模型。
- 评估知识蒸馏中的自适应与固定α方法，结果表明两者性能相似，自适应α方法略微改善。
- 采用联合损失函数可以提供更稳定的学习。
- 通过训练分类器实现99.95%的准确率、召回率和F1得分，逻辑回归是最有效的分类器。
- 模块化专家混合模型架构评估显示，预训练语言专家和联合专家嵌入训练性能相似，公共专家的引入可以改善性能。
- 灾难性遗忘研究表明，顺序训练导致显著遗忘，单次训练与专家混合模型方法可以减轻此问题。
- 专家混合模型架构有效保留多语言知识。
- 本研究提供开源资源，包括数据集、平衡数据集创建工具和研究代码库。
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