Les modèles MoE : une approche innovante pour l’IA
Les modèles Mixture of Experts (MoE) sont une approche innovante pour l’apprentissage profond qui permet de pré-entraîner des modèles avec moins de ressources informatiques. Cette technique permet d’obtenir des modèles de qualité équivalente à celle de leurs homologues denses, mais beaucoup plus rapidement pendant la phase de pré-entraînement.
Points clés
- Les modèles MoE remplacent les couches denses des réseaux de neurones par des couches MoE, composées de plusieurs experts.
- Un réseau de routage détermine quel expert traitera chaque jeton d’entrée.
- Les modèles MoE permettent un pré-entraînement beaucoup plus efficace en termes de calcul.
- Les modèles MoE présentent des défis en matière d’adaptation fine, mais des travaux récents avec l’adaptation fine par instruction MoE sont prometteurs.
- Les modèles MoE nécessitent une grande quantité de VRAM car tous les experts sont chargés en mémoire.
- Les modèles MoE ont une inférence plus rapide que les modèles denses ayant le même nombre de paramètres.
À retenir
Les modèles MoE sont une approche prometteuse pour l’apprentissage profond, offrant un pré-entraînement plus efficace et une inférence plus rapide. Cependant, ils présentent des défis en matière d’adaptation fine et nécessitent une grande quantité de VRAM. Les travaux récents sur l’adaptation fine par instruction MoE pourraient résoudre certains de ces problèmes.
