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专家坚持自己的领域：面向稀疏架构的专家专用微调技术
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了参数高效的微调方法在大型语言模型上的应用。研究发现，特定任务的路由分布往往高度集中，而激活的专家分布在不同任务之间差异显著。提出了专家定制微调方法，在冻结其他专家和模块的同时调整与下游任务最相关的专家。实验结果表明，该方法提高了调整效率，甚至超过了全参数微调的性能。进一步分析发现，具有更细粒度专家的模型能更好地选择与下游任务最相关的专家组合，提高训练效率和效果。
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关键要点
- 参数高效的微调（PEFT）是定制大型语言模型的关键。
- 研究了Mixture-of-Experts（MoE）架构的LLMs上的PEFT方法。
- 发现特定任务的路由分布高度集中，激活的专家在不同任务之间差异显著。
- 提出专家定制微调（ESFT）方法，冻结其他专家和模块，调整与下游任务相关的专家。
- 实验结果表明，ESFT提高了调整效率，超过全参数微调的性能。
- 进一步分析MoE架构对专家定制微调的影响，细粒度专家模型能更好选择相关专家组合，提升训练效率和效果。
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