Forwarded from эйай ньюз
Mixture of Parrots: Experts improve memorization more than reasoning
Авторы замечают, что когда они проводили абляции моделей с одинаковым количеством параметров на разных задачах, MoE модель при таком же количестве параметров, как и dense модель, показывает себя хорошо на World Knowledge, но сильно проседает по математике и reasoning по сравнению с dense моделью.
Чтобы объяснить, почему возникает такое расхождение на бенчмарках для разных задач, авторы тренируют ряд моделей на синтетических тасках. Для оценки того, как модель может запоминать, генерируется синтетическая телефонная книга, и оценивается какую её часть модель может запомнить. Возможности к рассуждению оцениваются через поиск кратчайшего пути на графе.
Авторы доказывают, что достаточно широкая dense модель может решить задачи на графах, которые параметрически и по глубине заматченная MoE решить не может из-за недостаточной широты, что подтверждают и эксперименты. В то же время способность к запоминанию телефонной книги у модели с таким же количеством параметров не страдает из-за малой широты модели.
Лично мне хотелось бы чуть больше абляций с разной глубиной плюс абляций reasoning с одинаковой широтой модели, но время у авторов пейпера не бесконечное. Скорее всего, увидим это в каких-то follow-up.
Пейпер
@ai_newz
Авторы замечают, что когда они проводили абляции моделей с одинаковым количеством параметров на разных задачах, MoE модель при таком же количестве параметров, как и dense модель, показывает себя хорошо на World Knowledge, но сильно проседает по математике и reasoning по сравнению с dense моделью.
Чтобы объяснить, почему возникает такое расхождение на бенчмарках для разных задач, авторы тренируют ряд моделей на синтетических тасках. Для оценки того, как модель может запоминать, генерируется синтетическая телефонная книга, и оценивается какую её часть модель может запомнить. Возможности к рассуждению оцениваются через поиск кратчайшего пути на графе.
Авторы доказывают, что достаточно широкая dense модель может решить задачи на графах, которые параметрически и по глубине заматченная MoE решить не может из-за недостаточной широты, что подтверждают и эксперименты. В то же время способность к запоминанию телефонной книги у модели с таким же количеством параметров не страдает из-за малой широты модели.
Лично мне хотелось бы чуть больше абляций с разной глубиной плюс абляций reasoning с одинаковой широтой модели, но время у авторов пейпера не бесконечное. Скорее всего, увидим это в каких-то follow-up.
Пейпер
@ai_newz
tgoop.com/abstractDL/302
Create:
Last Update:
Last Update:
Mixture of Parrots: Experts improve memorization more than reasoning
Авторы замечают, что когда они проводили абляции моделей с одинаковым количеством параметров на разных задачах, MoE модель при таком же количестве параметров, как и dense модель, показывает себя хорошо на World Knowledge, но сильно проседает по математике и reasoning по сравнению с dense моделью.
Чтобы объяснить, почему возникает такое расхождение на бенчмарках для разных задач, авторы тренируют ряд моделей на синтетических тасках. Для оценки того, как модель может запоминать, генерируется синтетическая телефонная книга, и оценивается какую её часть модель может запомнить. Возможности к рассуждению оцениваются через поиск кратчайшего пути на графе.
Авторы доказывают, что достаточно широкая dense модель может решить задачи на графах, которые параметрически и по глубине заматченная MoE решить не может из-за недостаточной широты, что подтверждают и эксперименты. В то же время способность к запоминанию телефонной книги у модели с таким же количеством параметров не страдает из-за малой широты модели.
Лично мне хотелось бы чуть больше абляций с разной глубиной плюс абляций reasoning с одинаковой широтой модели, но время у авторов пейпера не бесконечное. Скорее всего, увидим это в каких-то follow-up.
Пейпер
@ai_newz
Авторы замечают, что когда они проводили абляции моделей с одинаковым количеством параметров на разных задачах, MoE модель при таком же количестве параметров, как и dense модель, показывает себя хорошо на World Knowledge, но сильно проседает по математике и reasoning по сравнению с dense моделью.
Чтобы объяснить, почему возникает такое расхождение на бенчмарках для разных задач, авторы тренируют ряд моделей на синтетических тасках. Для оценки того, как модель может запоминать, генерируется синтетическая телефонная книга, и оценивается какую её часть модель может запомнить. Возможности к рассуждению оцениваются через поиск кратчайшего пути на графе.
Авторы доказывают, что достаточно широкая dense модель может решить задачи на графах, которые параметрически и по глубине заматченная MoE решить не может из-за недостаточной широты, что подтверждают и эксперименты. В то же время способность к запоминанию телефонной книги у модели с таким же количеством параметров не страдает из-за малой широты модели.
Лично мне хотелось бы чуть больше абляций с разной глубиной плюс абляций reasoning с одинаковой широтой модели, но время у авторов пейпера не бесконечное. Скорее всего, увидим это в каких-то follow-up.
Пейпер
@ai_newz
BY AbstractDL
Share with your friend now:
tgoop.com/abstractDL/302