深度学习自然语言处理 原创
作者：cola
随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：
将LLaMA的FFNs划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门。
使用来自Sheared LLaMA 的优化数据采样权重和来自SlimPajama的过滤数据集持续预训练初始化的MoE模型。
在这些阶段之后，模型可以保持其语言能力并将输入传递给特定的专家。同时，只有部分参数被激活。目前模型的权重以及构建和训练过程的代码都已经公开：https://github.com/pjlab-sys4nlp/llama-moe
介绍
大规模训练是实现灵活、强大的神经语言模型的有效和有希望的方法。在深度学习中，规模的放大是增强性能效能的关键催化剂。这表明，由于计算成本的原因，巨大的模型大小可能是不可持续的。因此本文研究了在激活参数固定的情况下扩展模型大小。换句话说，我们专注于稀疏激活模型，将模型大小与计算成本解耦。然而，训练一个巨大的稀疏模型的成本仍然不可忽视。
本文研究从现有的LLM中建立稀疏的MoE模型。基于LLaMA，将transformer解码器块中的前馈网络(FFNs)转换为专家网络，然后继续训练转换后的LLaMA-MoE-v1模型。LLaMA-MoE-v1主要表现出三个特点:
从密集模型中获得MoE可以缓解从零开始训练期间的不稳定性问题，并显著减少总体预算。
没有研究BERT或T5中基于ReLU的FFN的专家构建，而是全面探索了最近在解码器风格的LLaMA模型中广泛采用的基于SwiGLU的FFN的特性。
以往方法普遍采用每两层或最后两层MoE层放置方法来提高训练稳定性。其中，每两层表示将偶数层的FFN替换为MoE,最后两层表示将MoE放置在最后两个偶数层。而本文致力于建立一个完整的MoE模型，其中每一层都包含一个MoE块。
主要面临的挑战有两个：首先，如何从现有LLM中的FFNs中有效地构建专家。其次，将网络结构从密集改为稀疏将会导致性能的下降，如何在可接受的计算成本下提高MoE模型的性能至关重要。
针对上述问题，提出了一种简单的随机划分策略，将FFN的参数划分为互不重叠的专家。考虑在总共N个专家中激活k个专家，中间层的dropout率为(N−k)/N，随后我们将专家的输出按N/k的倍数缩放。继续训练转换后的MoE模型和一个额外的门网络，该网络的域权重比例与激活的参数相对应。这样，LLaMA-MoE-v1可以快速收敛到一个合适的水平。本文用200B个token继续训练每个LLaMA-MoE-v1模型。
背景知识
一个标准的专家混合层(MoE)由个专家网络和一个门控网络,激活top-k专家并将输入token分配给相应的专家。一般情况下，选取的专家数量是固定的，远小于总专家数量，呈现出MoE模型的稀疏激活方式。形式上，给定输入嵌入表示第个专家网络的输出，MoE层的输出是个选定专家的输出之和:其中，top-k由确定，表示哪些专家接受输入。我们在LLaMA-MoE-v1中实现了一个带负载平衡的token级噪声top-k门控机制。
方法
如图1所示，通过首先将FFNs划分为多个专家，并将每个token路由到top-k个专家，从LLaMA-2-7B构建LLaMA-MoE-v1。随后，通过持续的预训练来恢复MoE模型的语言能力。
专家网络的构造
从LLaMA中的前馈网络开始，它使用SwiGLU作为激活函数。LLaMA中的每个FFN层由三部分组成:向上投影权重，门投影权重，向下投影权重。给定输入, FFN的输出为:其中每一层专家网络由一个前馈层实现。具体来说，给定一个专家大小为,选择指数为,第层专家网络可为：其中，给定输入, 第层专家网络的输出为:根据FFN中中间神经元是否在不同专家之间共享，实现了神经元独立和神经元共享两组构建方法。
神经元独立
本文将专家构造表述为一个划分为等大小集合的任务。给定一个全集，包含所有中间神经元，我们将均匀地划分为个大小相等的索引集，根据上述公式构造大小为的专家，则：具体来说，有两种划分方法：
: 将划分为个均匀的子集。
：我们对的行向量使用个质心进行平衡均值聚类，并根据聚类结果对进行划分。
神经元共享
通过测量每个中间神经元在剪枝时损失变化的一阶泰勒展开，将专家构造视为一个结构化剪枝问题。对于每个FFN层，保持一个向量初始化为零，以记录其中间神经元的重要性。给定批量数据，重要性向量更新如下:给定，则有：
:通过预先聚类的组数据得到个重要度向量。
:将大多数专家共享的神经元作为独立残差块，而其他则根据重要性向量。
连续预训练
数据采样权重
为获得更好的性能，本文研究了LLaMAMoE-v1持续预训练的以下数据采样策略。在动态设置中，数据采样权重每2.5B个token调整一次，总训练预算为30B个token。
：沿用LLaMA-1的静态采样权重。
：沿用Sheared-LLaMA的最终静态采样权重。
：基于LLaMA-v1权重构造的Sheared-LLaMA动态采样。在包含所有训练域的SlimPajama子集上评估LLaMA-v2，以获得参考损失。
：用均匀权重构造的Sheared-LLaMA动态采样。
数据过滤
由于训练预算有限，进一步探索了两种数据过滤策略以加快模型收敛。在CommonCrawl和C4数据集中过滤掉了50%的广告和15%的不流畅文本。
实验
训练数据
LLaMA-MoE-v1的训练数据集是SlimPajama，它是对RedPajama数据集进行清洗和去重得到的。该数据集包含627B个token，并包含来自7个领域的数据，包括CommonCrawl, C4, Github, Wikipedia, Books, arXiv和StackExchange。
评价数据集和对比模型
使用HellaSwag和ARC-c作为分析实验的评估数据集。使用lm-evaluationharness来评估下游任务。
实验结果
如表2所示，LLaMA-MoE-v1-3.5B(2/8)与LLaMA-MoE-v1-3.5B(4/16)的平均结果相近，后者稍好一些。然而，LLaMA-MoE-v1-3.5B明显超过了具有相似激活参数的开源模型。在图2 (a)和(b)中，我们展示了模型在ARC-c和HellaSwag上的性能，并发现这些数据集上的结果随着训练过程的进行而逐渐增长。对于训练损失，如图2 (c)所示，LLaMA-MoE-v1-3.0B和LLaMA-MoE-v1-3.5B分别收敛到约1.95和1.90。由于这两个模型激活的参数相对较小，因此最终损失高于LLaMA-2 7B。我们还比较了四种构建方法。如图3(a)所示，在取得了最佳平均分数。损失值的变化如图3(b)所示。然而，我们发现，模型应该至少训练15~20B个token才能正确地得出结论。如图4(a)所示，在token预算内超过了其他方法，而动态数据采样权重比静态权重差。然而，图4(b)中的静态剪切损失比其他方法大，这表明持续的预训练损失可能与下游任务性能相关性较小。从图5中，我们发现C4的采样权重与静态剪切相比走向相反的方向，因为估计的剪切LLaMA-2.7B参考损失低于LLaMA2-7B(2.033 vs. 2.075)。进一步过滤广告和那些不流畅的数据,结果如图6所示。流畅性和广告过滤都获得了比基线更低的训练损失。然而，广告过滤在下游任务中表现较差。我们认为被过滤的广告数量过多，不能带来更多的知识和信息，需要通过细粒度阈值调整来改进过滤标签器。如图7所示，深度层比浅层有更多的选择。这可能表明浅层可能捕获更多的共同特征，而深层则更多地关注特定于任务的特征。基于这一发现，对后一层的FFNs进行专家划分可能会带来进一步的改进。为研究领域之间的潜在相关性，对token的数量进行归一化，并计算L2距离以表示专家选择差异。如图8a所示，CommonCrwal和C4数据集的专家偏好相似，而GitHub与arXiv和StackExchange的专家偏好相似。
总结
主要贡献：
提出了LLaMA-MoE-v1，一个从现有解码器式LLM中开发专家混合的框架。基于LLaMA模型建立了一个完整的MoE模型，其中所有层都是稀疏的。
深入研究了参数共享和参数非共享的专家构造方法。
实验表明LLaMA-MoE-v1-3.5 b模型在类似的激活参数下明显优于其他流行的LLM模型，包括OpenLLaMA、Sheared LLaMA和Pythia。且LLaMA-MoE-v1具有高度的通用性。
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