最近需要搭建一台上传下载的服务器，所以没办法硬着头皮就是干吧。本文讲述的步骤完全就是一步血泪史，当然如果你按照我得步骤走，我保证你不会出现错误，因为这一天零2个小时，完全就是我的试错史！ 网上别人的…

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什么是混合模型（MOE） 一个MOE主要由两个关键点组成： 一是将传统Transformer中的FFN（前馈网络层）替换为多个稀疏的专家层（Sparse MoE layers）。每个专家本身是一个独立的神经网络，实…

来自：NLP工作站 在本文中，梳理了近期 （24年7月前）部分 MOE 大模型的关键信息，包括它们的主要特点、亮点以及相关资源链接。涉及模型 Mixtral 8x7B，Mixtral 8x22B，DeepSeek-MoE，Qwen…

在文章《聊聊最近很火的混合专家模型（MoE）》中，我们简单介绍了MoE模型的定义和设计，并且比较了MoE和Dense模型的区别，今天我们继续来回顾一下MoE模型发展的历史和最新的发展现状。 从去年GPT-4发布至今，MoE…

MOE GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding 模型设计： 特点: (1) 专家容量 expert capacity 强制规定了每一个expert所负责处理的token数量有一个最大值，这个最大值就叫专家容量；（…

随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法，…

MoE（Mixture of Experts，混合专家模型） 一、MoE介绍二、MoE出现的背景三、有哪些MoE模型四、 为什么 MoE 模型是稀疏的？五、介绍门控网络或路由门控网络六、为什么门控网络要引入噪声呢七、如何均衡专家间的负载八、“专家”指什么一个“专家”九、专家的数量对预训练有何影…

这里带来模块化MoE将成为视觉多任务学习基础模型 UMass Amherst 淦创团队提出了 Mod-Squad 模型，它可以从多任务大模型中提取针对单一任务的相同性能小模型，在 Taskonomy 大数据集和 PASCALContext 数据集上取得了最佳效果。 多任务学习（MT…

将多模态大模型稀疏化,MoE-LLaVA只有3B个稀疏激活参数，表现与LLaVA-1.5-7B在各种视觉理解数据集上相当，并且在物体幻觉基准测试中甚至超越了LLaVA-1.5-13B。 对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型…

24年7月来自香港科技大学广州分校的论文“A Survey on Mixture of Experts”。 大语言模型 (LLM) 在从自然语言处理到计算机视觉等各个领域都取得了前所未有的进步。LLM 的强大之处在于其庞大的模型规模、广泛而多样的数据集以及训练过程中利用的巨大计算能力，所有…

一、目录 定义：MOE架构代表类型如何解决expert 平衡的？而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型？基础架构优缺点不同MOE 模型实现方式、训练方法 二、实现 定义：MOE架构 MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模…

MoE专家大模型汇总 原创 paper君 大模型新视界 2024-06-21 08:02 四川 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/703653754 一、背景 MoE专家大模型在各个榜单和人工评中测展现出强大的能力，收集了多篇基于专家大模型的论文，了解最新的MoE技术…

Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？ 1. MoE溯源 MoE的概念起源于 1991 年的论文 Adaptive Mixture of Local Experts（https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/jjn…

ST-MoE 的目的是设计稳定可迁移的稀疏专家模型。文章从稳定训练探索、微调性能假设、微调性能实践以及设计稀疏模型等多个方面为大家介绍稀疏专家模型。 ST-MoE 的目的是设计稳定可迁移的稀疏专家模型，做了这么几个工作： 1 对影响 MoE 模型训练质量-稳…

MoE概念 模型参数增加很多；计算量没有增加（gating小FNN，比以前的大FNN计算量要小）；收敛速度变快； 效果：PR-MoE > 普通MoE > DenseTransformer MoE模型，可视为Sparse Model&…

本文提出了一种可微的稀疏混合专家 Transformer 模型 (fully-differentiable sparse Transformer) Soft MoE 来解决端到端训练困难的问题，同时也能够保持 MoE 方法的优势，即以较低的推理成本更大的模型容量。 Soft MoE 提出了一种新的可微稀疏混合专家…

前段时间，在2024年NVIDIA GTC大会上，英伟达不小心透露了GPT-4采用了MoE架构，模型有1.8万亿参数，由8个220B模型组成，与此前的GPT-4泄露的信息一致。 近半年多以来，各类MoE大模型更是层出不穷。在海外&#…

引言 本文主要想梳理一下 MoE 模型相关的概念，并阅读整理部分开源 MoE 模型的论文，简要地描述整体架构等。 概念 关于MoE 模型详解的部分主要参考了这篇文章 混合专家模型 (MoE) 详解。 Transformer 和 MoE 先回顾一下 Transformer 架构 Transform…

MMOE多任务模型 18年KDD google 原文链接：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构，学习任务之间的关系与特定任务功能&#xf…