Jan, 2022

从稀疏到密集：一个学生知道的所有专家都知道

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TL;DR本研究提出了一种基于密集的学生模型的知识集成方法，通过知识收集和知识蒸馏以获取关键知识并消除噪声，相对于传统的稀疏模型具有更高的精度和硬件友好性。
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发现论文，激发创造
  • 专家稀疏混合模型的任务特定剪枝

    通过逐步删除稀有的 expert，将 Mixture-of-Experts 模型缩减为单一的 dense 模型，以提高计算效率并提供较快的推理速度而保留整体性能。

    Jun, 2022

  • 密集训练，稀疏推断：重思混合专家语言模型的训练

    通过采用密集计算进行训练和稀疏计算进行推理的混合密集与稀疏混合模型 (DS-MoE)，在保持性能的同时实现了强大的计算和参数效率，比标准稀疏 MoE 更具参数效率，在总参数大小和性能方面与密集模型持平，而且计算成本更低。

    Apr, 2024

  • 从稀疏到软混合专家

    通过软的 MoE 方法，我们可以在训练和推断成本上实现模型容量的扩展，解决了传统的 MoE 方法中存在的多个问题，在视觉识别任务中显著优于标准的 Transformers 和其他 MoE 变种，并且在模型规模扩展上也有良好的性能。

    Aug, 2023

  • M6-T：探索稀疏专家模型及其进展

    本文研究了稀疏专家模型中的关键因素，提出了专家原型法以改善模型质量，同时将模型规模扩大到 1 万亿参数，实现了与 TPU 相同的加速。

    May, 2021

  • 多任务多语种模型的可扩展高效 MoE 训练

    采用 Mixture of Experts 模型、多维并行技术和 DeepSpeed 库支持的系统，成功训练出拥有数百万参数的高效的多语言生成模型，同时提升了模型的样本效率和推断时间效率。

    Sep, 2021

  • 稠密专家混合模型的泛化误差分析：初步研究

    在这篇论文中，我们探索了稀疏专家混合模型（Sparse MoE）在各种关键因素下的泛化误差，并从经典学习理论的角度提供了如何使用稀疏性来提高混合模型泛化性能的见解。

    Mar, 2024

  • SEER-MoE：稀疏专家效率通过正则化的混合专家模型

    我们的研究引入了 SEER-MoE，这是一个新颖的两阶段框架，用于减少预训练 MoE 模型的内存占用和计算需求。第一阶段通过使用重要数据计数指导来修剪专家的总数，而第二阶段采用基于正则化的微调策略来恢复准确性损失并减少推断过程中激活的专家数量。我们的实证研究证明了我们的方法的有效性，使得经过优化的稀疏 MoEs 模型在推断效率方面具有最小的准确性妥协。

    Apr, 2024

  • SE-MoE：一种可扩展且高效的专家混合分布式训练和推断系统

    本文提出了 SE-MoE 模型，通过引入 Elastic MoE training、2D prefetch 和 Fusion communication 等技术，实现 Mixture-of-Experts 模型在分布式、异构计算系统上的高效训练和推理，即使在非均衡任务中也可以显著提升吞吐量同时减少内存开销。作者通过实验证明，与 DeepSpeed 相比，SE-MoE 在训练和推断中的吞吐量分别提高了 33％和 13％。

    May, 2022

  • MoEC: 专家混合聚类

    本研究提出了 Mixture of Expert Clusters 模型，通过在路由阶段引入基于方差的约束来促进专家层学习更多不同和适当的知识，并提出了一种专家集群结构的集群级别专家丢失策略。实验证明，该模型可以提高机器翻译和自然语言理解任务的性能，并在有限数据条件下扩展专家的性能上限，对缓解过度拟合和稀疏数据分配问题起到积极作用。

    Jul, 2022

  • 混合专家中改进专家专业化能力

    本文提出一种新的 MoE 的门控网络结构，类似于注意力机制，可以在任务分解方面提高性能并导致更低的熵，同时介绍了一种新的数据驱动正则化方法，可以提高专家的专业化。

    Feb, 2023