Up tókànItọsọna atẹle
Ilana Itọkasi LLM ati iwọntunwọnsi fifuye
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Gating ati afisona ni àídájú Iṣiro
Gating ati ipa ọna jẹ ki nẹtiwọọki nkankikan ṣiṣẹ awọn apakan ti o nilo fun titẹ sii kọọkan dipo ṣiṣe gbogbo awoṣe ni gbogbo igba.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
This decouples model size from compute cost, enabling enormous models that stay fast and cheap to run.
Jin Dive
Iṣiro ipo tumọ si pe netiwọki n ṣe awọn ipinnu ti o gbẹkẹle data nipa iru awọn modulu lati lo. A kekere kẹkọọ 'gating' tabi 'olulana' nẹtiwọki wulẹ ni kọọkan igbewọle (igba kọọkan àmi) ati ki o gbe awọn ikun yiyan eyi ti 'amoye' lati fi si. Ninu Layer Adalu-ti-Amoye (MoE), awọn dosinni tabi awọn ọgọọgọrun ti awọn iha-iṣẹ iwé ti o wa, ṣugbọn olulana yan oke ọkan tabi meji nikan fun ami-ami kan, nitorinaa ọpọlọpọ awọn amoye duro laišišẹ fun titẹ sii eyikeyi. Abajade jẹ awoṣe pẹlu kika paramita lapapọ lapapọ ṣugbọn kika ti nṣiṣe lọwọ kekere, fifun ni agbara aṣoju ti awoṣe nla kan ni idiyele akoko asiko ti o kere pupọ. Eyi ni bii awọn awoṣe bii Ayipada Yipada, GLaM, ati ọpọlọpọ awọn awoṣe ede nla ti aala ni iwọn si awọn aimọye awọn ayeraye ni ifarada.
Real-World imuse
Yipada Amunawa afisona kọọkan àmi kọọkan si kan nikan iwé, igbelosoke si lori a aimọye sile nigba ti fifi fun-àmi oniṣiro kekere.
Awọn awoṣe ede ti o tobi iwaju iwaju ni lilo awọn ipele Adapọ-ti-Amoye nitorinaa ida kan ti awọn iwuwo mu ṣiṣẹ fun ami kan.
Awọn kilasika aworan jade ni kutukutu ti o duro ni ipele aijinile fun awọn aworan ti o rọrun ati ṣiṣe jinle nikan fun awọn lile.
Awọn awoṣe onisọpọ pupọ ti awọn olulana kọ ẹkọ lati fi awọn ami ranṣẹ lati awọn ede oriṣiriṣi si awọn amoye amọja ti o yatọ.
Ojo iwaju ti Gating ati afisona ni Iširo Ni majemu
Gating fọnka ni bayi jẹ aringbungbun si awọn awoṣe aala wiwọn, ati aṣa naa wa si awọn amoye ti o dara julọ, awọn onimọ-ọna ijafafa, ati ipa-ọna ni awọn fẹlẹfẹlẹ pupọ. Reti awọn ilana ti o dara julọ fun ikẹkọ iduroṣinṣin, dinku ibaraẹnisọrọ lori nigba ti awọn amoye ba tan kaakiri ọpọlọpọ awọn iyara, ati itupalẹ 'amọja pataki' lati loye kini amoye kọọkan kọ. Iṣiro ipo tun n tan kaakiri MoE sinu awọn nẹtiwọọki ijade ni kutukutu ati awọn awoṣe ti o jinlẹ ti o lo iṣiro diẹ sii nikan lori awọn igbewọle lile.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the Gating and Routing in Conditional Computation quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
What is Gating and Routing in Conditional Computation?
Gating ati ipa ọna jẹ ki nẹtiwọọki nkankikan ṣiṣẹ awọn apakan ti o nilo fun titẹ sii kọọkan dipo ṣiṣe gbogbo awoṣe ni gbogbo igba. Eleyi decouples awoṣe iwọn lati oniṣiro iye owo, muu tobi pupo si dede ti o duro sare ati ki o poku lati ṣiṣe.
What is conditional computation?
The guide defines data-dependent selection of submodules as conditional computation.
In a mixture-of-experts layer, what does the router do?
The guide says a learned router selects experts based on its input.
What is active parameter count?
Sparse routing can activate only part of the total parameter set per input.
Why can routing be computationally efficient?
The guide explains that most experts can remain idle for a particular token.
What is expert load imbalance?
The guide notes routers can favor a few experts, leaving others underused.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii