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Every Expert Matters: Achieving Effective Knowledge Distillation for Mixture-of-Experts Language Models
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对混合专家（MoE）语言模型在资源受限环境中的应用挑战，提出了知识增强（KA）和学生感知路由器（SAR）两种知识蒸馏方法，有效提取专家知识，实验结果优于传统方法。
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关键要点
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本研究针对混合专家（MoE）语言模型在资源受限环境中的应用挑战。
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提出了知识蒸馏（KD）方法在MoE模型中的应用不足的问题。
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首次提出了两种特定于MoE的知识蒸馏方法：知识增强（KA）和学生感知路由器（SAR）。
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这两种方法有效提取所有专家的知识。
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实验结果表明，这些方法明显优于传统的KD方法。
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展示了KA和SAR在MoE教师模型中的有效性。
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