令牌混合:通过跨样本聚合实现高效的 LLMs

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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,通过任务级路由在数据集上进行实验,能够从大型稀疏模型中提取更小、可部署的子网络。实验结果表明,task-MOE在30种语言对上的表现平均比token-MoE高1.0 BLEU,并且能够保留所有收益。同时,当扩展到200种语言对时,task-MoE表现相近,并且提高了推理吞吐量2.6倍。

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