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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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标签

models 学生感知路由器 混合专家 知识增强 知识蒸馏 语言模型
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