BriefGPT - AI 论文速递
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利用层间专家亲和性加速混合专家模型推理
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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，能够从大型稀疏模型中提取更小、可部署的子网络。实验结果显示，task-MoE在WMT上的表现比token-MoE高1.0 BLEU，并且推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE提高了推理吞吐量2.6倍。
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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（task-MoE）在WMT和Web规模数据集上进行实验。
- task-MoE能够从大型稀疏模型中提取更小、可部署的子网络。
- 在30种语言对中，task-MoE在WMT上的表现比token-MoE高1.0 BLEU。
- token-MoE蒸馏成较小的密集模型只能保留32%的BLEU收益。
- task-MoE设计能够保留所有收益，并且推理成本与蒸馏后的模型相同。
- 扩展到200种语言对时，task-MoE提高了推理吞吐量2.6倍。
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