May, 2022

稀疏混合器：结合 MoE 和混合来构建更高效的 BERT

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TL;DR本文介绍了 Sparse Mixer 模型，它结合了稀疏门控混合专家模型和线性混合变换，并在 GLUE 和 SuperGLUE 数据集上略优于 BERT 模型，同时训练时间快 65%，推理速度快 61%。该模型可以克服 MoE 模型的许多延迟和稳定性问题，为稀疏 student 模型提供了前景。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2023

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    Feb, 2022

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    Apr, 2024

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    本文提出了分层专家混合（SMoE）模型，该模型具有分层结构，可以为不同令牌分配动态容量，可用于提高机器翻译中的性能和减少参数不足问题。SMoE 在两个多语言机器翻译基准测试上表现出色，优于多个最先进的 MoE 模型。

    May, 2023

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    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

  • 用于流式多语言 ASR 的专家混合 Conformer

    提出了一种流式的、真正的多语言 Conformer 模型，其中融合了 MoE 层以提高推理效率，经在 12 种语言上评估，相对于基线获得 11.9% 的相对 WER 改进；在不使用语言信息的前提下，与使用 Ground Truth 信息的适配器模型相比，我们的 MoE 模型实现了类似的 WER 和相似数量的参数激活，并通过多语言浅层融合实现了约 3% 的相对 WER 改进。

    May, 2023

  • 基于专家混合的高效大规模语言建模

    本文研究了自回归 MoE 语言模型在各种设置下与密集模型的规模比较，并发现除了 fine-tuning 以外，在相同预算下 MoE 模型比密集模型更加高效。该研究表明 MoE 和密集模型在任务和领域上的推广效果不同，值得进一步研究。

    Dec, 2021