Key points are not available for this paper at this time.
专家混合(MoE)架构由于其显著降低训练和推理开销的能力,近年来在大型语言模型(LLMs)领域中越来越受关注。然而,MoE架构面临诸多挑战,如分配给各专家的令牌数量存在显著差异,以及专家之间易趋同化,削弱了模型的语义生成能力。本文提出了LocMoE+,这是低开销LocMoE的改进版本,包含以下增强措施:(1)量化并定义专家与令牌之间的亲和度。(2)实施全局自适应路由策略,根据亲和度评分重新排列令牌。(3)重新估计专家容量的下限,结果表明该下限会随着令牌特征分布的演变而逐渐降低。实验结果表明,在不影响模型收敛或效果的前提下,每个专家处理的令牌数可减少超过60%。结合通信优化,训练效率平均提升5.4%至46.6%。微调后,LocMoE+在GDAD、C-Eval和TeleQnA数据集上表现提升9.7%至14.1%。
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
李等人(星期四,)研究了这一问题。
www.synapsesocial.com/papers/68e68d03b6db643587615001 — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2406.00023
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Jing Li
Zhijie Sun
Dachao Lin
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...