Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Định tuyến suy luận LLM và cân bằng tải
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Gating và định tuyến cho phép mạng nơron chỉ kích hoạt những phần nó cần cho mỗi đầu vào thay vì chạy toàn bộ mô hình mỗi lần.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Điều này tách kích thước mô hình khỏi chi phí tính toán, cho phép các mô hình khổng lồ chạy nhanh và rẻ.
Tính toán có điều kiện có nghĩa là mạng đưa ra quyết định phụ thuộc vào dữ liệu về việc sử dụng mô-đun phụ nào. Một mạng 'gating' hoặc 'router' nhỏ đã học sẽ xem xét từng đầu vào (thường là từng mã thông báo) và đưa ra điểm số khi chọn 'chuyên gia' nào để gửi nó đến. Trong lớp Hỗn hợp các chuyên gia (MoE), tồn tại hàng chục hoặc hàng trăm mạng con chuyên gia, nhưng bộ định tuyến chỉ chọn một hoặc hai mạng con hàng đầu cho mỗi mã thông báo, vì vậy hầu hết các chuyên gia đều không hoạt động đối với bất kỳ đầu vào nhất định nào. Kết quả là một mô hình có tổng số lượng tham số lớn nhưng số lượng hoạt động nhỏ, mang lại sức mạnh biểu diễn của một mô hình khổng lồ với chi phí thời gian chạy của một mô hình nhỏ hơn nhiều. Đây là cách các mô hình như Switch Transformer, GLaM và nhiều mô hình ngôn ngữ lớn biên giới mở rộng quy mô tới hàng nghìn tỷ tham số với chi phí hợp lý.
Switch Transformer định tuyến từng mã thông báo tới một chuyên gia duy nhất, mở rộng quy mô lên hơn một nghìn tỷ tham số trong khi vẫn duy trì khả năng tính toán trên mỗi mã thông báo ở mức thấp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn biên giới sử dụng các lớp Mixture-of-Experts nên chỉ một phần trọng số được kích hoạt trên mỗi mã thông báo.
Trình phân loại hình ảnh thoát sớm dừng lại ở lớp nông đối với hình ảnh dễ và chỉ chạy sâu hơn đối với hình ảnh khó.
Các mô hình đa ngôn ngữ có bộ định tuyến học cách gửi mã thông báo từ các ngôn ngữ khác nhau đến các chuyên gia chuyên ngành khác nhau.
Cổng thưa thớt hiện là trọng tâm của việc mở rộng các mô hình biên giới và xu hướng hướng tới các chuyên gia chi tiết hơn, bộ định tuyến thông minh hơn và định tuyến ở nhiều lớp. Mong đợi các kỹ thuật tốt hơn để đào tạo ổn định, giảm chi phí liên lạc khi các chuyên gia trải rộng trên nhiều máy gia tốc và phân tích 'chuyên môn chuyên môn' để hiểu mỗi chuyên gia học được gì. Tính toán có điều kiện cũng đang lan rộng ra ngoài MoE vào các mạng thoát sớm và các mô hình độ sâu động chỉ dành nhiều điện toán hơn cho các đầu vào khó hơn.
Bản tin miễn phí
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Gating và định tuyến cho phép mạng nơron chỉ kích hoạt những phần nó cần cho mỗi đầu vào thay vì chạy toàn bộ mô hình mỗi lần. Điều này tách kích thước mô hình khỏi chi phí tính toán, cho phép các mô hình khổng lồ chạy nhanh và rẻ.
The guide defines data-dependent selection of submodules as conditional computation.
The guide says a learned router selects experts based on its input.
Sparse routing can activate only part of the total parameter set per input.
The guide explains that most experts can remain idle for a particular token.
The guide notes routers can favor a few experts, leaving others underused.
Tiếp tục học hỏi
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này
Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Định tuyến suy luận LLM và cân bằng tải
kỹ thuật