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混合專家系統里根本沒專家?開源MoE模型論文引網友熱議

AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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混合專家系統里根本沒專家?開源MoE模型論文引網友熱議

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原標題:混合專家系統里根本沒專家?開源MoE模型論文引網友熱議
關鍵字:專家,論文,領域,模型,發現
文章來源:量子位
內容字數:2455字

內容摘要:


克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI紅極一時的開源MoE模型Mixtral,論文終于新鮮出爐!
除了披露了更多技術細節,論文中還有一個結論引發了熱烈討論——
研究人員本想研究Mixtral是怎么根據話題分配專家的,結果發現專家的分配……和話題好像沒什么關系。
而在大多數人的印象中,Mixtral里的8個專家,是分別負責處理不同領域的話題的……
論文的結論曝光后,不少網友開始認為“專家混合”這個說法,可能不那么貼切了:
于是,針對Mixtral真實的工作機制,有網友給出了這樣的比喻:
所以,比起“專家的組合”,這樣的工作方式更像是一種硬盤陣列或者負載均衡?
但也有網友表示了不同意見:
這個問題并不根屬于MoE,因為自己之前見過的MoE模型中,是發現了真·專家分工的現象的。
那么,這究竟是怎么一回事呢?
實驗未發現專家按領域分布在訓練過程中,作者觀察了Mixtral中是否有一些專家會針對某些特定領域進行專門化。
具體來說,作者計算了第0、15、31層在The Pile驗證集的不同子集(包含不同領域的文檔)上被選中的專家分布。
這些子集包括LaTeX格式的arXiv論文、生物


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文章來源:量子位
作者微信:QbitAI
作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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