프리세일즈 도큐멘토 나라장터 입찰 제안서 다운로드 제공, 시간을 줄여주는 세일즈 문서, 홈페이지 구축 제안서 판매

Transformer 인코더의 확장 버전인 MoE(혼합 전문가) Transformer 인코더의 구조


 


Transformer 인코더는 입력 임베딩과 위치 임베딩으로 시작하여 여러 번의 셀프 어텐션(self-attention) 및 피드 포워드(feed-forward) 레이어를 통해 정보를 처리합니다. 기본 Transformer 인코더 구조(a 부분)에 비해, MoE Transformer 인코더(b 부분)는 일부 피드 포워드 레이어를 MoE 레이어로 대체하여, 각기 다른 "전문가" 뉴럴 네트워크를 통해 다양한 특징을 학습하도록 설계되었습니다. 마지막으로 (c 부분)에서는 여러 컴퓨팅 장치에 걸쳐 MoE 레이어가 공유되는 모델 병렬 처리 방식을 보여줍니다.

---

이 다이어그램은 인공지능 및 머신 러닝, 특히 자연어 처리나 복잡한 시퀀스 모델링 작업에 사용되는 모델의 구조와 확장성에 대한 이해를 돕기 위한 것입니다. MoE 모델은 더 큰 모델을 효율적으로 학습하고, 더 다양한 데이터로부터 더 세분화된 특징을 학습할 수 있게 해줍니다.


  • 트랜스포머 인코더 (Transformer Encoder):
    • 이 부분은 표준 트랜스포머 모델의 인코더를 보여줍니다.
    • 입력 임베딩과 위치 임베딩으로 시작하여, 여러 개의 셀프 어텐션과 피드 포워드(feed-forward) 레이어를 포함합니다.
    • 각 레이어 후에는 정규화 단계가 있으며, 이는 'Add & Norm'으로 표시됩니다.
  • MoE 트랜스포머 인코더 (MoE Transformer Encoder):
    • 표준 트랜스포머의 피드 포워드 레이어 중 일부를 MoE 계층으로 대체했습니다.
    • MoE 계층은 여러 "전문가" 네트워크 중에서 가장 적합한 네트워크를 선택해서 특정 작업을 처리하도록 설계된 구조입니다.
    • 이러한 MoE 계층은 더 복잡하고 다양한 패턴을 모델링할 수 있게 해주며, 각 전문가는 특정 유형의 데이터 또는 패턴을 학습하는 데 특화될 수 있습니다.
  • 장치 배치를 포함한 MoE 트랜스포머 인코더 (MoE Transformer Encoder with device placement):
    • 이 부분은 MoE 계층을 여러 컴퓨팅 장치에 걸쳐 확장할 때의 구조를 보여줍니다.
    • 모델 병렬 처리를 위해 MoE 계층이 여러 장치에 걸쳐 분산되어 있으며, 이를 통해 모델의 크기와 복잡성이 증가해도 효율적인 학습이 가능합니다.
    • 'All-to-All Combine'과 'All-to-All Dispatch'는 여러 장치에 걸쳐 데이터가 어떻게 결합되고 분산되는지를 나타냅니다.





--------------------------------------------------------

바로가기 (새창) : 

도큐멘토에서는 일부 내용만을 보여드리고 있습니다.

세부적인 내용은 바로가기로 확인하시면 됩니다.





고객센터

10:30~16:00

주말,공휴일 휴무

프리세일즈 도큐멘토  |  정부지원 나라장터 입찰 제안서 및 실무 기획서 등 제공

문서는 포멧만으로도 가이드가 된다, 문서에서 받는 멘토링은 사수보다 많다

---

아마란스  |  682-53-00808  |  제2023-수원권선-0773호

출판사 신고번호 : 제 2023-000074호

경기도 광명시 소하로 190, 12층 비1216-50(소하동, 광명G타워) 

070-4566-1080

이  메  일 : korea@amarans.co.kr
입금계좌 : 카카오뱅크, 아마란스, 3333-26-7731937


제안서 도큐멘토 브런치 게시글 바로가기제안서 도큐멘토 네이버 블로그 바로가기
제안서 도큐멘토 카카오 채널 바로가기
제안서 도큐멘토 RSS 바로가기