专家选择偏置缓解MoE数据不均衡
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专家选择偏置缓解MoE数据不均衡
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AI 综述
研究提出一种按输入类别为混合专家（MoE）模型注入专家选择偏置的方法：将不同类别的 token 优先路由到专门的专家池，从而在数据不均衡时实现软性的类别对齐专家分工。 在最高 10.6B 参数的模型上，该方法在多模态、低资源语言和代码任务上均取得性能提升。作者称，最小和最大模型规模的增益分别相当于额外使用 18.5% 和 2.7% 的基线训练 token。
AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新
最新进展10月12日 12:00
用专家选择偏置解决 MoE 数据不均衡问题报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.CL用专家选择偏置解决 MoE 数据不均衡问题
研究提出按输入类别为 MoE 模型注入专家选择偏置，将不同类别的 token 优先路由到专门的专家池，从而在数据不均衡时实现软性的类别对齐专家分工。在最高 10.6B 参数的模型上，该方法在多模态、低资源语言和代码任务上均取得性能提升，最小和最大模型规模的增益分别相当于额外使用 18.5% 和 2.7% 的基线训练 token。
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