融合然后压缩:从其路由策略中揭示高效 SMoE

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内容提要

该研究提出了Mixture of Expert Clusters模型,通过引入基于方差的约束来促进专家层学习更多不同和适当的知识,并提出了一种专家集群结构的集群级别专家丢失策略。实验证明,该模型可以提高机器翻译和自然语言理解任务的性能,并在有限数据条件下扩展专家的性能上限,对缓解过度拟合和稀疏数据分配问题起到积极作用。

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关键要点

  • 提出了Mixture of Expert Clusters模型
  • 引入基于方差的约束以促进专家层学习多样化知识
  • 提出专家集群结构的集群级别专家丢失策略
  • 模型在机器翻译和自然语言理解任务中提高性能
  • 在有限数据条件下扩展专家的性能上限
  • 缓解过度拟合和稀疏数据分配问题
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