Logit Soft-Capping技术：在Gemma-2中限制Logit值幅度以稳定训练与提升推理效果 大家好，今天我将为大家深入讲解一项在Gemma-2模型中采用的关键技术——Logit Soft-Capping。这项技术旨在通过限制模型输出的Logit值的幅度，从而稳定训练过程并提升推理效果。我们将从Logit的概念入手，逐步深入到Soft-Capping的具体实现、原理分析以及实际代码示例。 1. Logit值：语言模型输出的基石 在深入探讨Logit Soft-Capping之前，我们首先需要理解什么是Logit值。在语言模型中，Logit值是模型在softmax层之前的原始输出，它们代表了模型对每个词汇成为下一个词的置信度。更具体地说，对于一个词汇表大小为V的语言模型，给定一个上下文，模型会输出一个长度为V的向量，向量中的每个元素就是一个Logit值，对应于词汇表中每个词汇的Logit值。 Logit值可以是正数、负数或零。它们经过Softmax函数的处理，最终转换为概率分布，表示模型预测每个词汇的概率。Softmax函数的公式如下： P(w_i) = exp(logit_ …
Soft MoE：利用软路由（Soft Routing）机制解决专家路由离散不可导的问题
Soft MoE：利用软路由解决专家路由离散不可导问题 大家好，今天我们来探讨一个在深度学习领域日益重要的概念：混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）。MoE 是一种强大的模型架构，它通过组合多个“专家”网络来处理不同的输入，从而提高模型的容量和性能。然而，传统的 MoE 方法在专家路由机制上存在一个关键问题：离散性和不可导性。这使得模型的训练变得困难。今天，我们将深入研究一种解决这个问题的方法：软路由（Soft Routing）。 1. MoE 的基本概念与挑战 1.1 MoE 的核心思想 MoE 的核心思想是将一个大型的、单一的模型分解成多个更小的、更专业的“专家”模型。对于每一个输入，一个“门控网络”（Gating Network）会决定哪些专家应该处理这个输入，以及各个专家应该分配多少权重。 一个典型的 MoE 架构包含以下几个关键组件： 专家网络（Expert Networks）： 这些是独立的神经网络，每个网络都专注于处理特定类型的输入或执行特定的任务。 门控网络（Gating Network）： 这个网络负责根据输入来决定如何组合专家网络的输出。它 …