MoE研究提出经典预测算法预测专家负载
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MoE研究提出经典预测算法预测专家负载
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AI 综述
Peizhuang Cong 等人在 arXiv 发表论文，追踪并分析了多个大语言模型训练迭代中各专家的负载波动，并提出三种经典预测算法来预测专家负载。 作者将负载波动区分为具有明显负载波动的暂态和具有时间局部性的稳定状态。对于 GPT3 350M 模型，预测未来 1,000 步和 2,000 步专家负载比例的平均错误率约为 1.3% 和 1.8%。 作者称，面向这两种状态的专家放置方案将在后续工作中提出。
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最新进展10月14日 12:00
MoE研究通过经典算法预测大模型专家负载报道时间线
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10月14日
- arXiv · cs.AIMoE研究通过经典算法预测大模型专家负载
Peizhuang Cong等人研究了多个大语言模型训练中的专家负载波动，并提出三种经典预测算法预测专家负载。对于GPT3 350M模型，预测未来1,000步和2,000步专家负载比例的平均错误率约为1.3%和1.8%；研究还区分了负载波动的暂态与具有时间局部性的稳定状态。作者表示，面向两种状态的专家放置方案将在后续工作中提出。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 4
- 可比范围峰值
- 810月14日 18:00
- 近 24 小时变化
- -49%
02.557.510
18:0010月15日06:0012:0018:00
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