snlp2024_multiheadMoE

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1. Multi-Head Mixture-of-Experts Xun Wu, Shaohan Huang, Wenhui Wang, Furu Wei

   読む⼈︓⾼瀬翔（SB Intuitions） 2024/8/25 1

2. Mixture-of-Experts（MoE）とは（1/2） • 通常︓任意のタスクを1つのモデルで解く – MoE の⽂脈では Dense と呼ばれる 2 Denseモデル︓

   1つの（巨⼤な） モデルですべて解く

3. Mixture-of-Experts（MoE）とは（2/2） • MoE︓各タスクを専属のエキスパートに解かせる – 各エキスパートのパラメータ数を減らしても表現⼒が維持可能 → 各タスクについての計算量が減らせる 3 Denseモデル︓ 1つの（巨⼤な）

   モデルですべて解く MoE︓ 各エキスパートに タスクを割り当て

4. Transformer に導⼊する場合 • FFN層をエキスパートとして複数⽤意 – N 個のエキスパートから k 個を使う •

   ⼊⼒トークンごとにエキスパートを使い分ける – Router が確率を付与，確率上位 k の重み付き和を出⼒ 4 Attn Router FFN1 FFN2 FFN3 0.4 0.5 0.1 MoE を含んだ場合の Transformer 層 （N = 3, k = 2） 出⼒︓0.4 × FFN1 + 0.5 × FFN2 確率の低い FFN3 は計算しない

5. LLM における MoE 流⾏のきざし • GPT-4 が MoE を採⽤しているという噂 •

   Mixtral 8×7BがLlama2 70B，GPT-3.5と同等の性能 • Denseモデルよりも常に良いという報告 [Clark+ 22, Krajewski+ 24] • ⽇本での動き – LLM-jp が⼤規模パラメータのモデルに採⽤予定 – PFN が 1Tパラメータ規模の MoE モデルを学習・検証 • 三上さんのPFNブログ記事︓https://tech.preferred.jp/ja/blog/pretraining-1t/ • MoE を使っていく⽅向性が妥当なのだろうか︖という疑問も – MoE による巨⼤モデルの実現という⽅針⾃体、⾒直す必要があるのか もしれません。（上記ブログ記事より） 5

6. MoE の問題︓エキスパートが偏る • 割当が特定のエキスパートに集中 – 割当のないエキスパートの学習が進まない • 割当を均等にする損失項を⽤意しても発⽣ 6 理想

   現実

7. エキスパートの偏りへの対処 • 割当を均等にする損失項（load balancing loss）を使⽤ – ただし，使っても発⽣すると報告されている • 均等になるよう強制する –

   系列全体で各エキスパートの使⽤が均等になるよう調整 [Zhou+ 22] – 学習を⾏わず，⼊⼒トークンのハッシュ値を元に割当 [Roller+ 21] • エキスパートの表現⼒を調整する [Dai+ 24] – 強すぎるエキスパートの存在が偏りを発⽣させるという仮定 – 各エキスパートのパラメータ数を減らし，表現⼒を減らす – エキスパートの数と割当数（N と k）を増やして全体の表現⼒維持 – 本論⽂（Multi-head MoE）もこの思想 7

8. Multi-head MoE︓⼊⼒をマルチヘッドに 8 FFN1 FFN2 FFN3 ⼊⼒ベクトル 出⼒ベクトル FFN1 FFN2

   FFN3 ⼊⼒ベクトル 出⼒ベクトル Head1 Head2 Output1 Output2 通常のMoE層 複数の Head に分割 出⼒を結合 Multi-head MoE

9. 実験結果 9 Multi-Head Mix Table 1. Results of upstream perplexity

   evaluation. We report the validation perplexity cross two setting: 8 experts and 32 experts. Model Perplexity # 8 Experts 32 Experts English-focused language modeling Dense (without Experts) 16.23 16.23 X-MoE 14.82 11.96 MH-MoE (Ours) 12.72 10.28 Multi-lingual language modeling Dense (without Experts) 8.56 8.56 X-MoE 7.19 6.02 MH-MoE (Ours) 6.26 5.09 Masked multi-modal modeling Dense (without Experts) 17.95 17.95 X-MoE 16.34 12.68 MH-MoE (Ours) 14.73 10.87 efits from enhanced representation learning capabilities as more experts are incorporated. These results collectively demonstrate the superiority of MH-MoE in terms of learn- ing efficiency and language representation across multiple pre-training paradigms. 4.3. Downstream Evaluation For each pre-training task, we conduct corresponding downstream evaluation to validate the efficacy of MH- MoE. Multi-Head Mixture-of-Experts Table 2. Accuracy / accuracy-normalization scores for language understanding tasks using the LLM Evaluation Harness (Gao et al., 2023). Model ARC-Challenge ARC-Easy RTE BookQA Winogrande PiQA BoolQ HellaSwag TruthfulQA (mc1/mc2) Avg Dense 18.1/23.3 44.9/39.7 51.5 17.1/29.0 48.2 66.6 55.0 29.7/34.1 24.1/39.3 37.2 Experts Number N = 8 X-MoE 19.0/24.7 48.3/42.0 52.7 17.4/29.8 50.3 67.9 58.4 31.4/35.7 24.3/40.2 38.7 MH-MoE 19.6/25.2 50.2/42.2 53.0 18.2/30.3 51.1 68.7 59.6 33.2/40.3 24.7/40.9 39.8 Experts Number N = 32 X-MoE 19.4/24.8 50.4/42.5 52.7 17.8/30.0 51.3 68.8 52.8 33.4/40.1 24.3/39.1 39.1 MH-MoE 21.4/26.8 50.6/44.8 53.4 18.8/31.6 53.8 69.3 56.6 35.0/42.1 24.8/39.5 40.6 Table 3. Accuracy / accuracy-normalization scores on multilingual understand- Dense，通常のMoE（X-MoE）と⽐較 3種のデータセットで学習，PPLが改善 → Downstreamタスクでも性能向上 ↓

10. エキスパート数での性能変化 • エキスパート数の増加に従って性能向上 – 通常のMoE は途中から性能が伸び悩む 10 X-MoE - -

    14.82 MH-MoE 2 384 12.87 4 192 12.72 6 128 12.41 8 96 12.95 12 64 13.28 Model MLP TSM Dense 7 7 Densew/ MLP 3 7 X-MoE 7 7 X-MoEw/ MLP 3 7 MH-MoEw/o TS 3 7 MH-MoEw/o MLP 7 3 MH-MoE 3 3 (a) Upstream (b) Downstream 100k Figure

11. Head の数とエキスパートの割当 11 Table 5. Comparison results for different head

    number h. S-Dim denotes the dimen- sion length of sub-tokens. Model Heads h S-Dim Perplexity X-MoE - - 14.82 MH-MoE 2 384 12.87 4 192 12.72 6 128 12.41 8 96 12.95 12 64 13.28 T p S o X-MoE 33.9 33.4 33.4 37.3 33.3 35.9 34.5 35.0 33.5 33.6 33.4 34.2 33.3 33.2 34.1 MH-MoE 34.4 33.2 33.9 40.1 34.0 36.4 34.6 35.2 33.8 34.4 33.3 34.7 34.6 33.5 34.7 Experts Number N = 32 X-MoE 34.5 34.5 33.4 39.6 33.1 35.3 34.1 35.4 33.6 34.7 33.7 33.6 34.5 33.3 34.5 MH-MoE 35.8 35.6 34.1 40.7 33.9 36.7 34.4 36.3 34.3 36.0 34.1 34.3 35.2 33.6 35.3 Harness XNLI X-MoE MH-MoE h = 4 MH-MoE h = 8 crease in hanceme both ML pothesiz of MLP, merging abrupt in ability to effective different Head の数はある程度多いほうが良い → Head の数が多いほど 様々なエキスパートを使うようになる ↓ （⾊が薄いほど使⽤されているエキスパート）

12. 本論⽂のまとめ • MoE ではエキスパートへの割当が偏る • 対処法として Multi-head MoE を提案 •

    Multi-head MoE により性能向上・割当も改善 – 総計算量は変わらないので悪い点がない – 実装も簡単なのでとりあえず導⼊すると良さそう 12

13. おまけ︓学習効率改善の技術 • Dense モデルのパラメータの活⽤（Upcycling）[Komatsuzaki+ 23] • 個別に学習して結合︓Branch-Train-Mix [Sukhbaatar+ 24] –

    データを N 個に分割し，N 個の LLM を個別に学習 – それぞれの FFN層をエキスパートとみなして MoE層を構築 • 1つの LLM に結合する場合︓Branch-Train-Merge [Li+ 22] 13 Attn FFN 通常の Transformer （Dense）を学習 Attn FFN2 FFN3 FFN1 = = FFN 層を複製して MoE 層を構築

14. まとめ • MoE の概要とMulti-head MoEの紹介 • MoE は Dense モデルよりも効率が良い

    – LLM や基盤モデルの構築で流⾏りつつある • MoE の問題︓エキスパートの割当が偏る – 割当を均等にする研究が盛ん – Multi-head MoE も割当を均等にする効果あり 14