MoE专家负载预测研究发布
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MoE专家负载预测研究发布
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AI 综述
一项新研究追踪多个大语言模型训练中每个专家的负载，将负载明显波动定义为瞬态、时间局部性定义为稳定态，并用三种经典预测算法预测专家负载。作者Peizhuang Cong等称，在GPT3 350M上预测未来1,000步和2,000步专家负载比例的平均误差率约为1.3%和1.8%。该工作称可为MoE模型训练的专家放置与资源分配提供指导。
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最新进展10月15日 12:00
预测即 MoE 所需：专家负载分布从波动走向稳定报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI预测即 MoE 所需：专家负载分布从波动走向稳定
研究追踪多个大语言模型训练中每个专家的负载，将"负载明显波动"定义为瞬态、将"时间局部性"定义为稳定态，并用三种经典预测算法实现专家负载预测。在 GPT3 350M 上，预测未来 1,000 步和 2,000 步专家负载比例的平均误差率约为 1.3% 和 1.8%。该工作可为 MoE 模型训练的专家放置与资源分配提供指导。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。