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还难忘谷歌大脑团队前年 6 月份发布的 43 页论文《Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts》吗？他们推出了史上最大限制的视觉模子 V-MoE，终澄莹接近 SOTA 的 Top-1 准确率。如今，谷歌大脑开源了检修和微调模子的沿途代码。
在昔时几十年里，深度学习的逾越是由几个关节要素鼓吹的：一丝通俗而无邪的机制、大型数据集、更专科的硬件建树，这些工夫的逾越使得神经麇集在图像分类、机器翻译、卵白质瞻望等任务中取得令东谈主印象潜入的结果。
可是，大模子以及数据集的使用所以大皆计较需求为代价的。最近的盘问标明，增强模子的泛化才调以及肃肃性离不开大模子的复古，因此，在检修大模子的同期合营好与检修资源的截至短长常繁重的。一种可行的治安是摆布条件计较，该治安不是为单个输入激活整个这个词麇集，而是证据不同的输入激活模子的不同部分。这一范式照旧在谷歌建议的 pathway（一种全新的 AI 处罚念念路，它不错克服现存系统的许多污点，同期又能强化其上风）愿景和最近的大型言语模子盘问中得到了爱好，但在计较机视觉中还莫得得到很好的探索。
寥落门控夹杂群众麇集 (MoE) 在当然言语处理中展示了出色的可彭胀性。可是，在计较机视觉中，真的整个的高性能麇集皆是密集的，也即是说，每个输入皆会转动为参数进行处理。
第一位就得说我们这一年刚刚火爆起来的朱一龙了。之前可以说是完全没有听说过这一位艺人了，直到看了镇魂，才让大家认得了他，当时这一部作品选择的艺人公布了以后，还有不少的朋友认为没有哪一位艺人可以演的出沈教授那种深情，但是随着大家看过了这一部作品之后，就都被龙哥圈粉了，可以说真的是凭着实力还有表现让所有的观众们都爱上他的。而当时火起来的他也已经是30岁了，但是看上去却还是超级的帅气的，能够得到大家的关注，真的是没有辜负了他的优秀实力的。
前年 6 月，来自谷歌大脑的盘问者建议了 V-MoE（Vision MoE ），这是一种基于群众寥落夹杂的新视觉架构。当应用于图像识别时，V-MoE 在推理时只需要一半的计较量，就能达到先进麇集性能。此外，该盘问还建议了对路由算法的彭胀，该算法不错在整个这个词 batch 中对每个输入的子集进行优先级排序，从而终了自得当图像计较。这允许 V-MoE 在测试时或者衡量性能和平滑计较。临了，该盘问展示了 V-MoE 彭胀视觉模子的后劲，并检修了一个在 ImageNet 上达到 90.35% 的 150 亿参数模子。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf
代码地址：https://github.com/google-research/vmoe
V-MoE谷歌大脑在 ViT 的不同变体上构建 V-MoE：ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) 和 ViTH(uge)，其超参数如下：
ViT 已被阐述注解在搬动学习缔造中具有清雅的彭胀性，在较少的预检修计较下，比 CNN 取得更高的准确率。ViT 将图像处理为一系列 patch，输入图像领先被分红大小稀奇的 patch，这些 patch 被线性投影到 Transformer 的笼罩层注册送金38下载送18，在位置镶嵌后，patch 镶嵌（token）由 Transformer 进行处理，该 Transformer 主要由轮流的自瞩眼光和 MLP 层构成。MLP 有两个层和一个 GeLU 非线性。对于 Vision MoE，该盘问用 MoE 层替换其中的一个子集，其中每个群众皆是一个 MLP，产品中心如下图所示：
为了大限制彭胀视觉模子，该盘问将 ViT 架构中的一些密集前馈层 (FFN) 替换为孤苦 FFN 的寥落夹杂（称之为群众）。可学习的路由层为每个孤苦的 token 采选对应的群众。也即是说，来自吞并图像的不同 token 可能会被路由到不同的群众。在所有这个词 E 位群众（E 通常为 32）中，每个 token 最多只可路由到 K（通常为 1 或 2）位群众。这允许彭胀模子的大小，同期保捏每个 token 计较的恒定。下图更详备地浮现了 V-MoE 编码器块的结构。
V-MoE Transformer 编码器块
履行结果谷歌大脑领先在大型图像数据集 JFT-300M 上对模子进行一次预检修。
下图左展示了模子在整个大小（从 small s/32 到 huge H/14）时的预检修结果。然后，使用一个新的 head（一个模子中的临了一层）将模子搬动至新的卑劣任务（如 ImageNet）。他们探索了两种搬动缔造：在整个可用的新任务示例上微疗养个这个词模子或者冻结预检修麇集并使用一丝示例仅对新 head 调动（即所谓的小样本搬动）。
下图右回归了模子搬动至 ImageNet 的服从，其中每个图像类别仅在 5 张图像上检修（叫作念 5-shot transfer）。
左为 JFT-300M 数据集上的 Precision@1 弧线图；右为 ImageNet 5-shot 的准确率弧线图。
对于这两种情况，谷歌大脑发现，在给定检修计较量时，寥落模子权贵优于密集模子或者更快地终了同样性能。为了探索视觉模子的极限，他们在 JFT-300M 彭胀数据集上检修了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层（出自 48 个块）的模子。这个迄今为止最大的视觉模子在 ImageNet 上终澄莹 90.35 的 Top-1 准确率。
在实行中，由于硬件截至，使用动态大小的缓冲区（buffer）服从不高，因此模子通常为每个群众使用预界说的缓冲区容量。一朝群众变「满」，超出此容量的分派 token 将被丢弃并不会被处理。因此，更高的容量会产生更高的准确性，但它们的计较资本也更高。
谷歌大脑摆布这种终了不停来使 V-MoE 在推理时更快。通过将总组合缓冲区容量缩小到要处理的 token 数目以下，麇集被动跳过处理群众层中的一些 token。该模子不所以某种随性花样采选要跳过的 token（就像以前的责任那样），而是学习证据繁重性分数对它们进行排序。这么不错保捏高质地的瞻望，同期省俭大皆计较。他们将这种治安称为批量优先级路由（Batch Priority Routing， BPR），动态暗示图如下所示：
在高容量下，Vanilla 和优先路由皆不错很好地处理整个 patch。但是，当减小缓冲区大小以省俭计较时，Vanilla 路由采选处理随性 patch，通常导致瞻望欠安；BPR 智能地优先采选处理繁重 patch，使得以更低的计较资本取得更佳的瞻望。
事实阐述注解，合适地删除 token 对于提供高质地和更灵验的推理瞻望至关繁重。当群众容量减少时，Vanilla 路由机制的性能会连忙下落。违抗，BPR 对低容量更为肃肃。
总体而言，谷歌大脑不雅察发现，V-MoE 在推理时相称无邪：举例，不错减少每个 token 采选的群众数目以省俭期间和计较，而无需对模子权重进行任何进一步的检修。
探索 V-MoE由于对于寥落麇集的里面责任旨趣还有许多待发现，谷歌大脑还探索了 V-MoE 的路由模式。一种假定是，路由器会证据某些语义配景（如「汽车」群众、「动物」群众等）学会折柳并分派 token 给群众。
为了测试这一丝，他们不才面展示了两个不同 MoE 层的图，一个相称早期（very early-on），另一个更围聚 head。x 轴对应 32 个群众中的每一个，y 轴浮现图像类别的 ID（从 1 到 1000）。图中每个条款皆浮现了为与特定图像类对应的 token 采选群众的频率，激情越深清楚频率越高。
结果浮现，固然在早期层真的莫得干系性，但在麇集后期，每个群众只秉承和处理来自少数几个类别的 token。因此，不错得出论断，patch 的一些语义聚类出当今麇集的更深层。
更高的路由方案与图像类别干系。
谷歌大脑敬佩这仅仅计较机视觉大限制条件计较的启动。异构群众架构和条件可变长度路由亦然有后劲的盘问所在。寥落模子尤其有利于数据丰富的边界，举例大限制视频建模。他们但愿开源的代码和模子或者眩惑更多盘问东谈主员讲理该边界。