聊聊我构建SMoE模型的过程

作者信息

【原文作者】 AI大模型实验室
【作者简介】 关注大模型技术的创新与发展，探索大模型的实际应用，探讨 AI 未来对企业与社会发展的影响。
【微 信 号】 damoxingLab

文章摘要

【关 键 词】 稀疏混合专家、语言模型、自注意力、实现方法、GitHub

这篇博客详细介绍了构建稀疏混合专家语言模型的过程，受到了 Andrej Karpathy 的 “makemore” 项目的启发。文章介绍了稀疏混合专家语言模型的架构、自注意力的基础知识以及稀疏混合专家模型的实现方法。作者在 GitHub 仓库中提供了完整的实现代码。

文章首先介绍了稀疏混合专家语言模型的背景和相关概念，以及与传统 Transformer 模型的共享元素。作者指出训练稳定性是这些模型面临的主要挑战，而小规模、可自行修改的实现可能有助于快速尝试新的方法。

接着，文章详细介绍了自注意力的工作原理和核心思想，以及多头自注意力的实现方式。作者还提到了因果自注意力和多头因果自注意力的代码结构。

在接下来的部分中，作者重点介绍了稀疏混合专家模型的实现方法，包括专家模块、Top-k 门控、带噪声的 Top-k 门控以及稀疏专家混合模块。作者通过代码示例展示了这些功能的工作原理，并对其进行了测试验证。

整篇文章详细介绍了稀疏混合专家语言模型的构建过程，包括理论基础和实现细节，为读者提供了深入的理解和实践指导。

原文信息

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【原文字数】 4334
【阅读时长】 15分钟