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【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)

1. MoE的特点及为什么会出现MoE 1.1 MoE特点 Mixture of Experts（MoE，专家混合）【1】架构是一种神经网络架构，旨在通过有效分配计算负载来扩展模型规模。MoE架构通过在推理和训练过程中仅使用部分“专家”（子模型），优化了资源利用率，从而能够处理复杂任务。在具体介绍MoE之前，先抛出MoE的一些表现【2】：与密集模型相

[论文笔记]Mixtral of Experts

引言今天带来大名鼎鼎的Mixtral of Experts的论文笔记，即Mixtral-8x7B。作者提出了Mixtral 8x7B，一种稀疏专家混合(Sparse Mixture of Experts，SMoE)语言模型。Mixtral与Mistral 7B具有相同的架构，不同之处在于每个层由8个前馈块(即专家)组成。对于每个令牌(Token)，在每个层中，路由器网络选择两个专家处理当前

Datacamp 笔记代码 Machine Learning with the Experts: School Budgets 第三章 Improving your model

更多原始数据文档和JupyterNotebook Github: https://github.com/JinnyR/Datacamp_DataScienceTrack_Python Datacamp track: Data Scientist with Python - Course 22 (3) Exercise Instantiate pipeline In order to mak

Datacamp 笔记代码 Machine Learning with the Experts: School Budgets 第二章 Creating a simple first model

更多原始数据文档和JupyterNotebook Github: https://github.com/JinnyR/Datacamp_DataScienceTrack_Python Datacamp track: Data Scientist with Python - Course 22 (2) Exercise Setting up a train-test split in scik

[阅读笔记20][BTX]Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM

这篇论文是meta在24年3月发表的，它提出的BTX结构融合了BTM和MoE的优点，既能保证各专家模型训练时的高度并行，又是一个统一的单个模型，可以进一步微调。这篇论文研究了以高效方法训练LLM使其获得各领域专家的能力，例如写代码、数学推理以及自然知识。现有的融合多个专家模型的方法有Branch-Train-Merge和Mixture-of-Experts，前者BTM各专家模型在不

最强开源模型 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 详细介绍：稀疏 Mixtral of experts

LLM votes 评测排行榜： https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard 模型链接： https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

从rookie到基佬~017：BEIT-3基础概念解析-Modality experts

一天一个变弯小技巧今日份洗脑： Modality experts概念解析结论：Modality experts指专门处理特定类型数据（或称为"模态"）的专家模型或专家网络涉及研究内容：原文：Wang W, Bao H, Dong L, et al. Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vi

论文系列之-Mixtral of Experts

Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文介绍了Mixtral 8x7B，这是一个稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts，SMoE）语言模型。它试图解决的主要问题包括： 1. 提高模型性能：通过使用稀疏混合专家结构，Mixtral在多个基准测试中超越或匹配了现有的大型模型（如Llama 2 70B和GPT-3.5），尤其是在数学、代码生成和多语言理解任务上。2.

mmoe/Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

文章目录总结细节实验总结每个task分开emb，每个task分开attention 细节现有的方法对任务间的relationship敏感 MTL 改进1: 不使用shared-bottom，使用单独的参数，但是加一个多个task参数之间的L2正则 shared-bottom，共用emb，每个任务上再套一个tower network。这种做法可以降低overf

MistralAI开源全球首个（可能）基于MoE（Mixture of Experts）技术的大模型：预训练下载链接全球直发，但实测表现似乎一般！

本文来自DataLearnerAI官方网站： MistralAI开源全球首个（可能）基于MoE（Mixture of Experts）技术的大模型：预训练下载链接全球直发，但实测表现似乎一般！ | 数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051702125462162 MistralAI是一家法国的大模型初创企业，其202

TensorFlow官方教程学习 Deep MNIST for Experts

写在前面的话其实有人组织了翻译TensorFlow文档，在github上的项目，但是我还是比较喜欢看原始的文档，边看边写，纯粹自娱自乐，也是看看自己是否真的认真看了并且有些理解了。开始正文 TensorFlow是一个对于大规模数字计算十分强力的库。其使命之一就是实现和训练深度神经网络。在这个教程中我们将会学习建立一个深度卷积MNIST分类器的TensorFlow模型的基本步骤。这个介

【翻译】Convolutional Experts Network for Facial Landmark Detection

【翻译】Convolutional Experts Network for Facial Landmark Detection 摘要：约束局部模型（CLM）是一个成熟的面部标记点检测方法系列。然而他们最近不如级联回归方法流行。这部分是由于现有CLM局部检测器无法对表情，照明，面部毛发，化妆等影响的非常复杂的标记点外观进行建模。我们提出了一种新颖的局部检测器 - 卷积专家网络（CEN），它将

混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)

大纲 Mixture-of-Experts (MoE)Mixture of Sequential Experts（MoSE）Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE) 一、MoE 1. MoE架构 MoE（Mixture of Experts）层包含一个门网络（Gating Network）和n个专家网络（Expert Network）。对于每一个输入，动态地

Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE）

1. 概述在工业界经常会面对多个学习目标的场景，如在推荐系统中，除了要给用户推荐刚兴趣的物品之外，一些细化的指标，包括点击率，转化率，浏览时长等等，都会作为评判推荐系统效果好坏的重要指标，不同的是在不同的场景下对不同指标的要求不一样而已。在面对这种多任务的场景，最简单最直接的方法是针对每一个任务训练一个模型，显而易见，这种方式带来了巨大的成本开销，包括了计算成本和存储成本。多任务学习（Mult