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官方账号arXiv cs.LG@Martin Jaggi
推荐理由：这个工作很实在：跨层共享专家参数让MoE模型内存减半，性能不掉，适合做模型压缩和高效训练的朋友看看。
OLMoE
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6月16日
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混合专家架构通过每个token激活少量专家来高效扩展大语言模型，但训练和推理时仍需加载全部专家参数。本研究提出Expert Tying方法，在保持独立层路由和注意力的前提下，将相邻Transformer层的专家参数共享。在OLMoE、Qwen3和DeepSeek-style MoE上的预训练实验显示，该方法可将内存占用减少近2倍，且困惑度和下游任务质量几乎不受影响。该方法利用了MoE路径中固有的参数冗余，实现了计算与内存的高效权衡。