重庆网站制作特点优势,用html制作简单的购物网站,设计制作个人网站,优化大师win7稠密架构和稀疏架构
flyfish
稠密架构
参数使用方面#xff1a;稠密架构中的大部分参数在每次计算时都会被使用。也就是说#xff0c;对于输入的每一个样本#xff0c;模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点#xff1a;计算密集#xff0c;需要对大量的…稠密架构和稀疏架构
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稠密架构
参数使用方面稠密架构中的大部分参数在每次计算时都会被使用。也就是说对于输入的每一个样本模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点计算密集需要对大量的参数进行乘法和加法运算通常会消耗较多的计算资源和内存。
稀疏架构
参数使用方面稀疏架构中只有一小部分参数会在每次计算时被激活和使用。模型会根据输入的具体情况动态地选择使用哪些参数进行计算。计算特点计算相对稀疏避免了不必要的计算从而可以减少计算量和内存占用提高计算效率。
Transformer架构
类型Transformer属于稠密架构。原因 参数使用在Transformer中对于每个输入序列多头注意力机制和前馈神经网络层中的所有参数都会参与计算。例如在多头注意力机制里输入序列的每个位置都会与其他所有位置进行注意力计算涉及到大量的矩阵乘法和加法运算所有的注意力头和对应的权重矩阵都会被使用。计算特点Transformer的计算量随着输入序列长度的增加而显著增加是一种计算密集型的架构。在处理长序列时需要大量的计算资源和内存来存储中间结果。
DeepseekV2MoE架构
类型DeepseekV2MoE属于稀疏架构。原因 参数使用DeepseekV2MoE采用了混合专家Mixture - of - Experts, MoE架构其中包含多个专家网络experts和一个门控网络MoEGate。门控网络会根据输入数据的特征为每个专家网络计算一个权重然后根据这些权重动态地选择一部分专家网络来处理输入。也就是说在每次计算时只有被选中的专家网络的参数会参与到计算中而其他专家网络的参数则不会被使用实现了参数的稀疏使用。计算特点由于只有部分专家网络参与计算避免了对所有专家网络进行不必要的计算从而减少了计算量和内存占用。特别是在处理大规模数据时这种稀疏计算的方式可以显著提高计算效率。例如对于某些特定的输入门控网络可能只选择少数几个专家网络进行处理而其他专家网络则处于空闲状态。
使用混合专家Mixture of Experts, MoE的例子
自然语言处理领域
1. Switch Transformer
提出者由谷歌于2021年提出。架构特点将MoE架构引入到Transformer模型中在Transformer的前馈网络层使用多个专家网络。门控网络会根据输入动态地将输入序列的不同部分路由到不同的专家网络进行处理从而显著减少了计算量和内存占用同时提高了模型的性能。应用效果在大规模语言模型训练中展现出了高效性能够在相同计算资源下处理更大规模的数据和更复杂的任务。
2. GShard
提出者也是谷歌的研究成果。架构特点同样基于Transformer架构采用了MoE技术。它通过一种名为“GShard”的算法来实现专家网络的高效并行化和负载均衡能够在分布式环境下进行大规模训练。应用效果在处理长序列文本和大规模语料库时表现出色可有效提升模型的训练速度和性能。
3. ST-MoE
提出者字节跳动提出。架构特点对传统的MoE进行了改进在门控机制和专家网络的设计上进行了优化。它引入了一种自适应的路由策略能够根据输入的动态特性更灵活地分配专家网络同时采用了更高效的稀疏计算方法。应用效果在多个自然语言处理任务中取得了较好的效果并且在计算效率上有显著提升。
计算机视觉领域
1. ViT - MoE
架构特点将MoE架构与视觉TransformerViT相结合。在ViT的多头注意力机制或前馈网络层引入专家网络门控网络根据图像的特征将不同的图像区域或特征路由到合适的专家网络进行处理。应用效果能够更好地捕捉图像中的复杂模式和特征提高图像分类、目标检测等任务的性能。
强化学习领域
1. MoE - based Policy Networks
应用方式在强化学习的策略网络中使用MoE架构。不同的专家网络可以学习到不同的策略门控网络根据当前的环境状态选择合适的专家网络生成动作从而提高智能体在复杂环境中的决策能力。应用效果在一些复杂的游戏和机器人控制任务中基于MoE的策略网络能够更快地学习到有效的策略提升智能体的性能。
