本文提出了一种结合权重剪枝和模型蒸馏的新方法，旨在训练稀疏的预训练变压器语言模型。这些模型在保持稀疏性的同时，能够高效完成自然语言处理任务，并通过量化感知训练压缩至8位精度。研究表明，稀疏模型在训练和推理中实现了显著加速，且准确性损失极小，提供了一种高效、易于部署的语言模型训练框架。

本文介绍了 Vision MoE，一种稀疏的 Vision Transformer，具备优异的图像识别性能和较低的计算需求。通过优化路由算法和训练153亿参数的模型，V-MoE 实现了高效的视觉建模。此外，研究探讨了多头专家混合模型和稀疏门控专家组技术在视觉语言模型中的应用，提升了训练效率和模型性能。

本文探讨了自然语言处理中的训练不稳定和模型精确性问题，提出了多种稀疏模型（如MH-MoE、SMoE、HyperMoE等），旨在提高性能和效率。这些模型通过动态专家混合和层次结构，增强了上下文理解，减轻了过拟合，并在多语言机器翻译和视觉语言任务中表现出色，推动了科学文本分类的发展。

本文探讨了混合密集与稀疏模型（DS-MoE）在训练和推理中的优势，显示其在参数效率和计算成本上优于传统稀疏模型。研究表明，混合专家模型在多语言生成和任务推广中表现出色，并提出了改进路由机制的策略以提升性能。未来研究将集中于优化混合专家模型的设计和多模态表示能力。

本文介绍了一种针对大型视觉语言模型的训练策略MoE-tuning，通过构建一个具有巨大数量参数但恒定计算成本的稀疏模型，有效解决多模态学习和模型稀疏性带来的性能退化问题。实验证明，MoE-LLaVA在视觉理解方面具有出色的能力，并且在模型输出的对象幻象基准测试中超越了LLaVA-1.5-13B，在各种视觉理解数据集上表现可与LLaVA-1.5-7B相媲美。通过MoE-LLaVA，我们旨在为稀疏LVLMs建立基准，并为未来开发更高效和有效的多模态学习系统提供有价值的见解。

该研究提出了一种新的度量方法，用于降低DNN的内存占用。同时介绍了一种新型可转置细粒度稀疏掩码，并使用最小成本流问题来寻找最优的可转置掩码。此外，还提出了一种将无结构稀疏模型转换为N:M细粒度块稀疏模型的方法。