PEER：基于高效专家检索的Transformer模型扩展新方法

news2024/9/21 3:20:52

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。

论文下载

论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.04153

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享]👈

在这里插入图片描述

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍