REGMIX: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training

本文是LLM系列文章,针对《REGMIX: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training》的翻译。

摘要

大型语言模型预训练的数据混合会显著影响性能,但如何确定有效的混合仍然不清楚。我们建议REGMIX通过将其表述为回归任务来自动识别高性能的数据混合。REGMIX涉及用不同的数据混合物训练一组小模型,并拟合一个回归模型来预测它们在各自混合下的性能。通过拟合回归模型,我们模拟了排名靠前的混合物,并使用它来训练一个计算量高出几个数量级的大规模模型。为了实证验证REGMIX,我们为不同混合物的1B个token训练了512个具有1M参数的模型,以拟合回归模型并找到最佳混合物。使用这种混合物,我们为25B个token(即1000倍大和25倍长)训练了一个1B参数模型,我们发现它在64个具有其他混合物的候选1B参数模型中表现最佳。此外,与人工选择相比,我们的方法表现出了更优的性能,并实现了与DoReMi相匹配或超越的结果,同时只利用了10%的计算预算。我们的实验还表明:(1)数据混合显著影响性能,单任务性能变化高达14.6%;(2) 网络语料库而非维基百科等被视为高质量的数据与下游表现的正相关关系最强;(3) 域以复杂的方式相互作用,通常与常识相矛盾&

### DeepSeek-V3混合专家语言模型架构与特性 #### 架构概述 DeepSeek-V3采用了一种基于稀疏门控机制的混合专家(MoE)结构,这种设计允许网络根据不同输入动态激活不同的子网络路径。通过这种方式,在保持计算资源高效利用的同时实现了性能上的显著提升[^1]。 #### 关键组件 - **路由函数(Routing Function)**: 负责决定哪些数据样本应该被发送给特定的专家处理单元。该过程通常依赖于softmax层来分配概率权重。 - **多个独立工作的小型DNN(Experts)**: 这些小型神经网络各自专注于解决不同类型的任务或模式识别问题。当接收到由路由器指派的数据后,它们会并行执行推理操作。 - **融合模块(Gating Network)**: 它接收来自各个专家节点输出的结果,并对其进行加权求和得到最终预测值。此部分同样运用了注意力机制以增强重要特征的影响程度。 #### 特性亮点 - **参数效率(Parameter Efficiency)**: 只有少部分活跃状态下的专家参与前向传播流程,从而减少了整体训练所需的内存占用量以及浮点运算次数[Fewer FLOPs per token processed compared to dense models]. - **可扩展性强**: 随着硬件条件改善和技术进步,可以轻松增加更多种类别的专精领域处理器而不会造成原有体系崩溃. - **多模态支持**: 不仅限于文本序列建模,还能够兼容图像、音频等多种形式的信息表示方法[Multimodal capabilities allow integration of different types of data into a unified framework][^2]. ```python import torch.nn as nn class MoELayer(nn.Module): def __init__(self, num_experts=4, input_dim=768, output_dim=768): super().__init__() self.routing_fn = nn.Linear(input_dim, num_experts) self.expert_layers = nn.ModuleList([nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim,nhead=8) for _ in range(num_experts)]) self.gate_layer = nn.Linear(num_experts * input_dim,output_dim) def forward(self,x): route_weights = torch.softmax(self.routing_fn(x),dim=-1).unsqueeze(-1) expert_outputs = [] for i,expert in enumerate(self.expert_layers): out_i = expert(x)*route_weights[:,:,i] expert_outputs.append(out_i) combined_output = torch.cat(expert_outputs,dim=-1) final_out = self.gate_layer(combined_output) return final_out ```
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