2312.03863.md

背景

• 背景
  论文回顾了关于语言模型中使用稀疏激活方法（尤其是MoE，或称混合专家系统）以及长文本处理的最新进展。该综述提出了长文本处理的重要性以及为什么现有的语言模型在处理长文本方面存在困难。

• 已有的工作 目前的研究显示，处理长文本的过程会导致计算资源的巨大消耗，限制了模型的效率。现有的语言模型在扩展输入文本长度时表现出一定的挑战，受限于现有架构中的位置编码技术的能力和设计。

核心贡献

• 提出了混合专家系统（MoE）

  • 挑战1：如何有效训练MoE——基于的大型语言模型（LLMs） 现状中，MoE模型训练存在控制专家数量和确保均衡任务分配的挑战。论文回顾了一些优化算法水平的MoE模型，例如Expert Choice, StableMoE, X-MoE等，这些方法提出了提高训练效率、确保任务均衡分配以及动态调整模型结构的策略。

  • 挑战2：如何在系统级别上加速MoE——基于的模型训练 为了解决在分布式计算环境中有效地训练MoE模型的挑战，论文探讨了包括FastMoE、FasterMoE、DeepSpeed-MoE、Tutel和SmartMoE等在内的一系列加速框架。这些框架提供了支持灵活的模型设计、适应不同应用、以及优化运行时策略等特性。

实现与部署

此综述没有提供原始的实现细节或具体的部署情况。然而，它确实汇总了多种MoE优化策略和系统加速框架，并简要提及了它们的设计重点及潜在的性能提升。例如，FastMoE提供了分层接口来适配不同的应用情况；FasterMoE根据性能模型预测延迟和调整专家选择来缓解网络拥塞；DeepSpeed-MoE设计了一种混合使用残差连接的MoE（PR-MoE），在不牺牲质量的情况下减小了模型尺寸。

总结

论文综述了大型语言模型中对于稀疏激活方法的最新进展，特别是混合专家系统（MoE）及其在长文本处理方面的应用。它总结了MoE模型优化的各种方法，包括算法级别的改进和系统级别的加速框架。