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Cet article aborde la question de la mise à l'échelle de la capacité pour améliorer les performances des modèles de langage. La capacité d'un modèle peut être définie selon deux dimensions : le nombre de paramètres et le nombre de FLOP par exemple. L'interaction entre ces deux facteurs et leur contribution à la capacité globale ne sont pas encore totalement comprises. Cette étude explore comment augmenter le nombre de paramètres sans augmenter proportionnellement le nombre de FLOP par exemple en utilisant le modèle de mélange d'experts clairsemé (MoE). Nous étudions plus particulièrement l'effet de la variation du niveau de parcimonie, c'est-à-dire la proportion de paramètres inactifs, sur l'évaluation avant et après l'entraînement. Nous constatons qu'il existe un niveau de parcimonie optimal qui améliore à la fois l'efficacité de l'entraînement et les performances du modèle, sous réserve de contraintes telles que la taille des paramètres et la charge de calcul totale. Ces résultats améliorent notre compréhension de l'impact de la parcimonie sur la loi de mise à l'échelle du MoE et ouvrent des perspectives pour une conception d'architecture plus efficace.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways: Démontre qu'en ajustant le niveau de parcimonie des modèles MoE, l'efficacité de l'apprentissage et les performances du modèle peuvent être améliorées simultanément. Il est révélé que le niveau de parcimonie optimal dépend des contraintes (taille des paramètres, calcul total de l'apprentissage, etc.). Il fournit des indications importantes pour une conception efficace des modèles MoE.
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Limitations : Cette étude pourrait se limiter à une architecture de MoE spécifique et à un ensemble de données de pré-formation/évaluation. Des recherches supplémentaires sur diverses architectures et ensembles de données sont nécessaires. Aucun principe général ni formule pour déterminer le niveau de parcimonie optimal n'est fourni. Des expériences et des analyses théoriques plus approfondies sont nécessaires.
