Überblick über die MoE-Architektur
Die Mixture of Experts-Architektur ist eine spezielle Art von neuronalem Netzwerkdesign, das dots.llm1 verwendet, um ein Gleichgewicht zwischen Modellleistung und Berechnungseffizienz herzustellen.
Architektonische Vorteile
- rechnerische EffizienzObwohl das Modell insgesamt 142 Milliarden Parameter hat, werden während der Inferenz nur 14 Milliarden Parameter aktiviert, was den Verbrauch von Rechenressourcen erheblich reduziert.
- dynamisches Routing6 Routing-Experten und 2 Sharing-Experten werden für jedes Eingabe-Token dynamisch ausgewählt, so dass insgesamt 8 Expertennetze aktiviert werden.
- LastausgleichOptimierung der Nutzung des Expertennetzwerks durch dynamische Bias-Terme, um eine Überlastung einiger Experten zu vermeiden
- LeistungsverbesserungDie Kombination der SwiGLU-Aktivierungsfunktion und des Multi-Head-Attention-Mechanismus verbessert die Aussagekraft des Modells.
Technische Einzelheiten
Das Modell verwendet eine unidirektionale Decoder-Transformer-Architektur und ersetzt das traditionelle Feed-Forward-Netzwerk durch eine MoE-Struktur mit 128 Routing-Experten und 2 gemeinsamen Experten. Die Aufmerksamkeitsschicht verwendet einen Multi-Head-Attention-Mechanismus in Kombination mit einer RMSNorm-Normalisierung, die eine starke Ausdruckskraft beibehält und die numerische Stabilität verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem Artikeldots.llm1: das erste große MoE-Sprachmodell, das von Little Red Book zur Verfügung gestellt wirdDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Vorteile der MoE-Architektur von dots.llm1?
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