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不是所有专家都是平等的：用于混合专家大型语言模型的高效专家修剪和跳过
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究发布了一系列开源的混合专家语言模型，参数范围从650M到34B，训练语料超过1T个标记。研究发现混合专家模型中的路由决策主要基于标记ID，可能导致性能下降。为了改进混合专家语言模型设计，提出了减轻问题和改进策略。
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关键要点
- 研究发布了一系列开源的混合专家语言模型，参数范围从650M到34B，训练语料超过1T个标记。
- 混合专家模型提供了更有利的成本效益权衡，突出了未来大型语言模型发展的潜在有效性。
- 对OpenMoE模型中的路由机制进行了深入分析，得出了上下文无关专业化、早期路由学习和朝末尾丢弃的发现。
- 路由决策主要基于标记ID，与上下文相关性较小，可能导致性能下降。
- 标记对专家的分配在预训练阶段早期确定，并在很大程度上保持不变。
- 不完美的路由可能在多轮对话等顺序任务中导致性能下降。
- 提出了减轻问题和改进现有混合专家语言模型设计的潜在策略。
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