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可微路由

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6月17日
09:41
09:41官方账号arXiv cs.AI@Mikołaj Zasada, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Marcin Kurdziel
SoftMoE用截断的soft top-k LapSum松弛替换传统稀疏MoE的离散top-k路由,实现专家路由的可微分化。模型参数化每层平均激活专家数并施加全局预算,使容量分配可学习。在语言建模和下游任务上,SoftMoE性能与稀疏MoE相当或更优,但激活专家数量更少。实验显示分配呈高度非均匀性,后层激活更多专家。
AI模型SoftMoEMoELLM专家混合可微路由

推荐理由:稀疏MoE的top-k路由不灵活还浪费算力,SoftMoE用可微路由让模型自己学会少用专家,性能却不输,代码开源了。
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