PEER：基于高效专家检索的Transformer模型扩展新方法

news2024/12/27 0:43:30

谷歌DeepMind提出了一种名为PEER的参数高效专家检索机制，利用产品密钥技术从超过百万个微型专家库中进行稀疏检索，从而提高模型效率和性能，有效解决了Transformer模型规模扩展带来的计算挑战。

论文介绍

在 Transformer 架构中，计算成本和激活内存随着前馈 (FFW) 层的隐藏层宽度的增加而线性增长。这种扩展问题带来了重大挑战，尤其是随着模型变得更大、更复杂。克服这一挑战对于推进 AI 研究至关重要，因为它直接影响着在语言建模和自然语言处理任务等现实应用中部署大规模模型的可行性。

目前解决这一挑战的方法是利用混合专家 (MoE) 架构，该架构部署稀疏激活的专家模块来代替单个密集的 FFW 层。这种方法允许将模型大小与计算成本解耦。尽管 MoE 很有前景，正如 Shazeer 等人 (2017) 和 Lepikhin 等人 (2020) 的研究所证明的那样，但当扩展到少量专家之外时，这些模型面临着计算和优化方面的挑战。由于训练 token 数量固定，效率提升通常会随着模型规模的增加而停滞不前。这些限制阻碍了 MoE 潜力的充分发挥，特别是在需要大量持续学习的任务中。

来自 Google DeepMind 的研究人员提出了一种称为参数高效专家检索 (PEER) 的新方法，该方法专门解决了现有 MoE 模型的局限性。PEER 利用产品密钥技术从超过一百万个微型专家的庞大池中进行稀疏检索。这种方法增强了 MoE 模型的粒度，从而实现了更好的性能-计算权衡。该创新之处在于使用学习的索引结构进行路由，从而实现高效且可扩展的专家检索。这种方法将计算成本与参数计数解耦，这代表着相对于先前架构的重大进步。PEER 层在语言建模任务的效率和性能方面表现出显着改进。

PEER 层的工作原理是将输入向量映射到查询向量，然后将其与一组产品密钥进行比较以检索前 k 个专家。这些专家是单神经元多层感知器 (MLP)，它们通过基于路由器分数的加权组合来贡献最终输出。产品密钥检索技术降低了专家检索的复杂性，使其能够有效地处理超过一百万个专家。用于实验的数据集是 C4 数据集，并进行了 isoFLOP 分析，以将 PEER 与密集 FFW、粗粒度 MoE 和产品密钥内存 (PKM) 层进行比较。实验涉及改变模型大小和训练 token 的数量，以确定计算最优的配置。

结果表明，在性能-计算权衡方面，PEER 层明显优于密集 FFW 和粗粒度 MoE。当应用于多个语言建模数据集（包括 Curation Corpus、Lambada、Pile、Wikitext 和 C4）时，PEER 模型实现了显着更低的困惑度分数。例如，在 FLOP 预算为 2e19 的情况下，PEER 模型在 C4 数据集上达到了 16.34 的困惑度，低于密集模型的 17.70 和 MoE 模型的 16.88。这些发现突出了 PEER 架构在增强 Transformer 模型的可扩展性和性能方面的效率和有效性。

总之，这种提出的方法通过引入 PEER 架构，为 AI 研究做出了重大贡献。这种新颖的方法通过利用大量微型专家和高效的路由技术，解决了与扩展 Transformer 模型相关的计算挑战。PEER 模型卓越的性能-计算权衡，通过大量实验得到证明，突出了其通过实现更高效、更强大的语言模型来推进 AI 研究的潜力。研究结果表明，PEER 可以有效地扩展以处理大量且连续的数据流，使其成为终身学习和其他要求苛刻的 AI 应用的有前途的解决方案。

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.04153

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