MOE怎样划分不同专家:K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分

MOE怎样划分不同专家:K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分

目录

    • MOE怎样划分不同专家:K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分
      • MOE划分不同专家的方法
    • K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分成不同专家(行或者列聚类)
    • 举例说明怎么聚类,最后神经网络怎么保存

MOE划分不同专家以及LLM模型拆分的方法及举例如下:

MOE划分不同专家的方法

ffn前馈神经网络

  • 独立神经元划分
    • 随机划分:将FFN中的神经元随机地均匀划分为多个子集,每个子集独立组成一个专家。例如在LLaMA-MoE模型的构建中,采用非重叠随机拆分法,将FFN层中的中间神经元均匀分割成多个子集,每个子集对应一个专家网络
    • 聚类划分:基于神经元的特征将其分配给不同的专家。先对神经元的特征进行分析和提取,然后使用聚类算法,如K-Means等,将相似特征的神经元聚为一类,每一类作为一个专家。
  • 共享神经元划分
    • 内部共享:通过对神经元的重要性进行排序,如使用一阶泰勒展开来度量每个神经元对损失变化的影响然后根据排序

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