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MoE-LPR：通过语言先验路由的专家混合模型实现大型语言模型的多语言扩展
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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
该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在大规模数据集上实验，提取可部署的子网络。实验结果表明，task-MoE模型在多种语言对上的表现优于token-MoE模型，并且推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE模型提高了推理吞吐量。
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关键要点
- 该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略。
- 通过任务级路由在WMT和Web规模数据集上进行实验，提取可部署的子网络。
- task-MoE模型在30种语言对上的表现比token-MoE模型高1.0 BLEU。
- task-MoE模型能够保留所有BLEU收益，且推理成本与蒸馏后的student模型相同。
- 在扩展到200种语言对时，task-MoE模型提高了推理吞吐量2.6倍。
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