MoE 高效训练的 A/B 面:与魔鬼做交易,用「显存」换「性能」

MoE 高效训练的 A/B 面:与魔鬼做交易,用「显存」换「性能」

 

文章摘要


【关 键 词】 MoE技术稀疏激活算力节约模型训练实用价值

本文介绍了MoE(混合专家)作为一种模块化的稀疏激活技术在大型模型训练中的应用。MoE通过将模型参数划分为多个专家子模块,每个输入仅激活少数相关专家,从而降低计算量。随着模型规模增大,MoE技术在算力有限的情况下成为必然选择。业内已出现多个基于MoE架构的大模型,但在专家数量、激活机制等方面仍有分歧。MoE的优势在于算力节约,但存在存储消耗大、训练复杂等问题。尽管如此,MoE被视为一种妥协的艺术,在算力稀缺的当下具有实用价值。未来,随着技术发展,MoE有望继续优化和扩展

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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 glm-4
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