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我正在研究新的Phi模型的细节，并注意到它们实际上是非常不同的模型，MoE并不是Mini模型的MoE，而是一个完全独立的模型。

以下是我目前发现的差异/相似之处：

  • Phi-3.5-Mini使用全多头注意力，但MoE使用4:1的组查询注意力
  • Phi-3.5-Mini的内部维度为3072，而MoE为4096
  • Phi-3.5-Mini在线性层上没有偏差，而MoE在除前馈模块外的所有层上都有偏差层
  • 它们都有32层
  • 我相信它们都使用SwiGLU作为前馈模块，但这里可能有误
  • Phi-3.5-Mini在前馈模块中的隐藏维度为8192，而MoE为6400（但也有16个专家）

以下是每个模型按参数类型细分的参数数量：

参数类型Phi-3.5-MiniPhi-3.5-MoE
嵌入98,500,608131,334,144
注意力1,207,959,5521,342,504,960
前馈2,415,919,10440,267,415,552
层归一化199,680532,480
输出头98,500,608131,366,208
总计3,821,079,55241,873,153,344

我发现有趣的是，两个模型的注意力参数数量非常接近，这让我对Phi-3.5-MoE在长上下文任务中的表现非常犹豫。当然，参数数量并不是一切。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Phi-3.5-Mini和Phi-3.5-MoE两个模型的技术细节和性能差异。参与者详细探讨了两个模型在注意力机制、内部维度、线性层偏置、前馈模块等方面的具体差异，并特别关注了MoE模型在长上下文任务中的潜在表现问题。讨论中还涉及了GQA的应用、模型量化对性能的影响，以及气候变化等话题。

主要观点

  1. 👍 Phi-3.5-Mini使用全多头注意力，而Phi-3.5-MoE使用分组查询注意力，比例为4:1
    • 支持理由：分组查询注意力可能减少内存使用，提高效率。
    • 反对声音：可能导致在长上下文任务中的表现不佳。
  2. 🔥 Phi-3.5-Mini的内部维度为3072，Phi-3.5-MoE为4096
    • 正方观点：更高的内部维度可能提升模型性能。
    • 反方观点：增加的维度可能带来更高的计算成本。
  3. 💡 Phi-3.5-Mini的线性层无偏置，而Phi-3.5-MoE在除前馈模块外的所有层都有偏置
    • 解释：偏置层的引入可能增强模型的表达能力，但也可能增加过拟合风险。
  4. 👍 两个模型都有32层
    • 支持理由：相同的层数保证了一定的结构一致性。
    • 反对声音：层数的相同并不意味着性能的相似。
  5. 🔥 Phi-3.5-Mini的前馈模块隐藏维度为8192，而Phi-3.5-MoE为6400，但有16个专家
    • 正方观点：多专家结构可能提升处理复杂任务的能力。
    • 反方观点：专家数量的增加可能带来管理和协调的复杂性。

金句与有趣评论

  1. “😂 New_Comfortable7240：Thanks for investigating these details!”
    • 亮点：对作者深入分析的赞赏。
  2. “🤔 Downtown-Case-1755：4:1 GQA seem to perform adequately with long context tasks, even with small models like Megabeam Mistral.”
    • 亮点：对GQA在长上下文任务中表现的正面评价。
  3. “👀 Intelligent_Run_3195：The Earth’s climate is a tapestry, fraying at the edges from human hands.”
    • 亮点：用生动的比喻强调气候变化的紧迫性。

情感分析

讨论的总体情感倾向为中立至轻微怀疑。大多数评论者对Phi-3.5-MoE在长上下文任务中的表现持保留态度，尽管对其技术细节表示认可。讨论中也有一些对GQA和量化技术的积极评价，以及对气候变化的深刻见解。

趋势与预测

  • 新兴话题：GQA在不同模型中的应用及其对量化效果的影响。
  • 潜在影响：对模型设计和性能评估方法的进一步探索，以及对气候变化问题的持续关注。

详细内容：

《Phi-3.5-Mini 与 Phi-3.5-MoE 模型差异引发的热门讨论》

最近，Reddit 上一篇关于“Phi-3.5-Mini 与 Phi-3.5-MoE 有趣的模型差异”的帖子引发了众多关注，获得了大量点赞和众多评论。该帖子详细对比了这两个模型的各项参数和特点。

有人指出 Phi-3.5-Mini 使用全多头注意力，而 MoE 使用 4:1 比例的分组查询注意力；Phi-3.5-Mini 内部维度为 3072，MoE 则为 4096；Phi-3.5-Mini 线性层无偏差，MoE 除前馈模块外都有偏差层；二者都有 32 层；可能都使用 SwiGLU 作为前馈模块；Phi-3.5-Mini 前馈模块的隐藏维度为 8192，MoE 为 6400 但有 16 个专家。同时还给出了各模型按参数类型细分的参数数量。

在评论中，大家的讨论焦点主要集中在模型的性能和内存使用等方面。有人感谢作者对细节的调查；有人询问这些发现是否表明模型在使用上下文窗口时的内存占用情况，有人认为分组查询注意力使用的内存更少；还有人认为从理论上讲，混合专家模型在长上下文窗口中需要的额外内存更少。

有人是新手，好奇这些差异的原因。有人猜测在转向 MoE 时更新了架构，而 Mini 基于旧架构；有人质疑 MoE 注意力参数如此少，对于长上下文或 RAG 应用可能表现不佳。也有人提到 Phi 团队分享的长上下文基准测试，其结果在一定程度上与这些发现相符。

还有人认为 4:1 的 GQA 在长上下文任务中表现良好，甚至在像 Megabeam Mistral 这样的小模型中也是如此。

总之，这次关于 Phi-3.5-Mini 与 Phi-3.5-MoE 模型差异的讨论，充分展现了大家对模型技术的深入思考和探索。