gating network
gate network、geted networkとも(英文のほうが表記ゆれが多い…)
https://huggingface.co/blog/moe歴史からトレーニングの概要的なところ、Mixtral 8x7Bのアーキテクチャ(共有部分の存在など)についてまで書かれている。
gating networkについても(表記ゆれ多いので検索性はよくないが)書かれているのでちゃんと知りたい人は一読推奨。
簡単に概要だけ書くと
という書き方で仕組みを知らないと誤解が起きるのだが、(どうしてもちょっとややこしくなるが)説明を加えると
1.Tokenに関連しそうな専門家モデルをN個ピックアップする(すごく単純な実装だと全員呼ぶ)
2.N個の専門家に重み付け(要するに順位付け)をする。
例えば猫の生物学の話なら哺乳類や脊椎動物の専門家は詳しいだろうけど機械工学の専門家はあまりここでは詳しくないだろうな…みたいな
(2.5.各モデルに実際にTokenを渡してから結果を返してもらう)
3.それぞれの返答を重み付けに応じて足し合わせて正規化する
書いてる本人がここがよくわかっていないが数字上は(数字の羅列で返ってくるので)なんか可能なのだろう…
4.人間のわかるように結果を整形する(なんか数値から分類器タスクならタグにしたり、LLMなら文字列にしたり)
またしてもAIに聞いた内容を右から左に
今度はGemini Flash Thinkingのまとめ、N×7BのMoEを作る想定で質問した。FrankenMoEsではなく、一から学習する前提で質問し回答してもらっている
>ある程度小型のMoE (Mixture of Experts) モデル (7Bモデル x N) を構築する場合、ゲーティングネットワークの選択は、モデルの性能、効率、そして学習の安定性に大きく影響を与える重要な要素です。7Bモデルをエキスパートとして使用する比較的小規模なMoEを想定した場合、検討すべきゲーティングネットワークとしては、以下のものが挙げられます。
> 1. Softmaxゲーティング (Top-K スパースゲーティング)
> 概要:
> 最も一般的で基本的なゲーティング機構です。入力トークンごとに、ゲーティングネットワーク (通常は線形層 + Softmax関数) が各エキスパートの重みを計算し、その重みに基づいてエキスパートを選択します。Top-K スパースゲーティングは、計算効率を高めるために、各トークンに対して上位K個のエキスパートのみを選択するように制限します。
> 利点:
> 実装が容易: 標準的なニューラルネットワーク層で構成されており、実装が簡単です。
> 計算効率: Top-K スパースゲーティングにより、すべてのエキスパートを常に計算する必要がなく、計算コストを削減できます。特に、7Bモデルのような比較的小規模なエキスパートを使用する場合、効率性が重要になります。
> 学習の安定性: 比較的学習が安定しやすい傾向があります。
> 考慮事項:
> K値の調整: Top-K の K 値はハイパーパラメータであり、モデルの性能に影響を与えます。小さすぎると表現力が不足し、大きすぎると計算コストが増加します。
> ロードバランシング: Softmax ゲーティングは、エキスパートの使用頻度に偏りが生じやすく、一部のエキスパートが過剰に使用され、他のエキスパートがほとんど使用されないという状況が発生する可能性があります。ロードバランシングのための損失関数 (例: Expert Choice Routing loss) などを導入することで、この問題を軽減できます。
> 7Bモデルへの適合性:
> 7Bモデルのような比較的小規模なMoEにおいては、Softmaxゲーティングは非常に有効な選択肢です。実装が容易でありながら、Top-K スパースゲーティングによる効率性も確保できるため、リソースが限られた状況でも扱いやすいです。
> 2. Noisy Top-K ゲーティング
> 概要:
> Softmaxゲーティングにノイズを加えることで、ルーティングの決定を確率的にし、エキスパートの探索を促進する手法です。GShard や Switch Transformer で導入されました。ゲーティングネットワークの出力に Gumbel ノイズなどを加え、Top-K を選択します。
> 利点:
> エキスパートの多様性の促進: ノイズによって、常に同じエキスパートが選択されるのを防ぎ、様々なエキスパートが学習に参加する機会を増やし、モデル全体の表現力を向上させる可能性があります。
> ルーティングのロバスト性: ノイズによって、入力のわずかな変化に対するルーティングの安定性を高める効果が期待できます。
> 考慮事項:
> ノイズの調整: ノイズの種類やスケールはハイパーパラメータであり、調整が必要です。ノイズが大きすぎると学習が不安定になる可能性があります。
> 計算コスト: Softmaxゲーティングにノイズを加える処理が追加されますが、計算コストの増加はわずかです。
> 7Bモデルへの適合性:
> Noisy Top-K ゲーティングは、Softmaxゲーティングの利点を維持しつつ、エキスパートの利用率と多様性を向上させる可能性があるため、7Bモデルにも適しています。特に、Softmaxゲーティングでエキスパートの利用率に偏りが見られる場合に試す価値があります。
> 3. Hash-based ゲーティング
> 概要:
> 入力トークンをハッシュ関数に通し、そのハッシュ値に基づいてエキスパートを決定する手法です。V-MoE で提案されました。ゲーティングネットワークを使用せず、ハッシュ関数によって直接ルーティングを決定するため、非常に効率的です。
> 利点:
> 非常に高い効率性: ゲーティングネットワークの計算が不要なため、非常に高速なルーティングが可能です。推論時のレイテンシを大幅に削減できます。
> ロードバランシングの容易性: ハッシュ関数を適切に設計することで、エキスパートの使用頻度を均等に近づけることが期待できます。
> 考慮事項:
> 表現力の制限: ゲーティングネットワークのような学習可能なパラメータを持たないため、入力トークンの内容に応じた動的なルーティングはできません。
> 衝突の可能性: ハッシュ関数を使用するため、異なる入力トークンが同じエキスパートにルーティングされる可能性があります (ハッシュ衝突)。
> 7Bモデルへの適合性:
> Hash-based ゲーティングは、特に推論速度を重視する場合や、非常に大規模なMoEを構築する場合に有効な選択肢です。7Bモデルのような比較的小規模なMoEでも、その効率性は魅力的ですが、表現力の制約を考慮する必要があります。タスクによっては、Softmaxゲーティングの方が適している場合もあります。
> 4. その他のゲーティング手法 (発展的な検討)
> 上記以外にも、以下のようなゲーティング手法が研究されていますが、7Bモデルのような比較的小規模なMoEで検討する場合は、計算コストや実装の複雑さを考慮する必要があります。
> Conditional Computation based Gating: 入力に応じて動的にネットワーク構造を変化させるゲーティング。
> Expert Choice Routing: 各エキスパートが処理したいトークンを選択するルーティング。ロードバランシングを明示的に考慮しやすい。
> Dense ゲーティング: Top-K のようにエキスパートをスパースに選択するのではなく、すべてのエキスパートの出力を重み付け平均するゲーティング。表現力は高い可能性があるが、計算コストも高くなる。
> ゲーティングネットワーク選択の指針 (7Bモデルの場合)
> 7Bモデル x N のような比較的小規模なMoEを構築する場合、まずは Softmaxゲーティング (Top-K スパースゲーティング) から始めるのが最も現実的かつ効果的な選択肢と言えます。実装が容易であり、計算効率と性能のバランスが良いからです。
> 初期検討:
> Softmaxゲーティング + Top-K (K=1 or 2): 最もシンプルで効率的な構成。まずはこの構成でベースライン性能を評価します。
> Noisy Top-K ゲーティング: Softmaxゲーティングでエキスパート利用率に偏りがある場合や、性能向上が見込める場合に試します。ノイズスケールの調整が必要です。
> ロードバランシング損失の導入: Softmaxゲーティングまたは Noisy Top-K ゲーティングと組み合わせて、ロードバランシング損失 (例: Expert Choice Routing loss) を導入し、エキスパートの利用率を均等化することを検討します。
> 発展的な検討 (必要に応じて):
> Hash-based ゲーティング: 推論速度を最優先する場合や、Softmaxゲーティングでの計算コストが問題になる場合に検討します。ただし、表現力の制約に注意が必要です。
> より複雑なゲーティング手法: Softmaxゲーティングで十分な性能が得られない場合や、特定のタスクでより高度なルーティングが必要な場合に、Expert Choice Routing や Conditional Computation based Gating などを検討します。ただし、7Bモデルの規模では、計算コストと性能向上のバランスを慎重に評価する必要があります。
> 重要な考慮事項:
> 計算リソース: 7Bモデルのエキスパート数 (N) や、選択するゲーティングネットワークの複雑さによって、計算コストは大きく変動します。利用可能な計算リソースを考慮して、適切な構成を選択する必要があります。
> 学習データ: MoE モデルは、エキスパートを効果的に学習させるために、大量の学習データを必要とする傾向があります。データ量が限られている場合は、MoE の効果が十分に発揮されない可能性があります。
> ハイパーパラメータチューニング: ゲーティングネットワークに関連するハイパーパラメータ (K値、ノイズスケールなど) や、学習率などの最適化は、モデル性能に大きく影響します。適切なハイパーパラメータチューニングが不可欠です。
> 評価指標: MoE モデルの評価には、通常のモデル性能指標 (精度、BLEUスコアなど) に加えて、エキスパートの利用率やロードバランシングの指標も考慮することが重要です。
> まとめ:
> 7Bモデル x N のような比較的小規模なMoEを構築する場合、まずは Softmaxゲーティング (Top-K スパースゲーティング) を基本とし、必要に応じて Noisy Top-K ゲーティング や ロードバランシング損失 を導入することを推奨します。Hash-based ゲーティングは推論速度を重視する場合に検討し、より複雑なゲーティング手法は、計算リソースと性能向上を慎重に評価しながら検討を進めるのが良いでしょう。 重要なのは、実験を通して、タスクとデータセットに最適なゲーティングネットワークを見つけることです。
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