通过参数卸载算法和利用 MoE LLMs 的固有属性提出一种新策略，使消费者硬件和免费 Google Colab 实例上能够运行 Mixtral-8x7B 型号的 MoE 语言模型。

Dec, 2023

基于 transformers 的大型语言模型 (LLMs) 近年取得显著进展，其成功驱动因素是其模型规模的扩大。然而，LLMs 的计算和内存需求带来了前所未有的挑战，此研究提出 Pre-gated MoE 系统，通过算法与系统的共同设计，解决传统 MoE 体系的计算和内存问题，提高性能，降低 GPU 内存消耗，并保持与传统模型的质量水平，以高性能的方式使用单个 GPU 部署大规模 LLMs。

Aug, 2023

为了更好地帮助开源社区了解基于混合专家的大型语言模型，我们训练并发布了一系列完全开源和可复现的仅解码器类型的混合专家语言模型，参数范围从 650M 到 34B，训练语料超过 1T 个标记。我们的调查确认了基于混合专家的大型语言模型可以提供更有利的成本效益权衡，突出了未来大型语言模型发展的潜在有效性。该研究的另一个重要贡献是对我们 OpenMoE 模型中的路由机制进行深入分析，得出了三个重要发现：上下文无关专业化、早期路由学习和朝末尾丢弃。我们发现，混合专家模型中的路由决策主要基于标记 ID，与上下文相关性较小。标记对专家的分配在预训练阶段早期确定，并且在很大程度上保持不变。这种不完美的路由可能导致性能下降，尤其是在多轮对话等顺序任务中，较后出现的标记更有可能被丢弃。最后，我们根据上述观察和分析重新思考了设计。为了促进未来的混合专家语言模型发展，我们提出了减轻发现的问题并进一步改进现成混合专家语言模型设计的潜在策略。

Jan, 2024

提出了一种近数据计算解决方案 MoNDE，通过仅传输热门专家到 GPU，将专家参数的传输转换为小型激活的传输，从而实现更高效的 MoE 推断，对于编码器和解码器操作都能实现显著加速。

May, 2024

通过转换部分节点间通信为节点内通信的路由策略，我们提出了一种新颖的负载均衡和局部性相结合的路由策略，并在 PanGu-Sigma 模型上进行了改进，实验证明该路由策略减少了每轮训练时间约 12.68% 至 22.24%，而不影响模型的准确性。

Jan, 2024

基于混合专家的大型语言模型（如最近的 Mixtral 和 DeepSeek-MoE）在规模大小上显示出巨大潜力，其训练成本不会像密集变换器那样呈二次增长。然而，我们发现增加专家的数量会导致递减收益，因此我们建议将推理效率作为模型缩放定律的指标之一，以在相同性能下提供最好的解决方案。

Apr, 2024

通过引入插拔式专家级稀疏化技术，本文主要针对 MoE LLMs 的部署效率进行了改进，提出了任务无关和任务特定的专家修剪和跳过方法，从而同时减小模型大小、增加推理速度并保持满意的性能。

Feb, 2024

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

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

本文提出了三种 Mixture-of-Experts （MoE）模型的优化技术，分别为动态门控、专家缓存和专家负载均衡，其中动态门控技术可以在多达 5 倍的性能提升的同时减少 GPU 内存的使用，而专家缓存技术可以通过只在 GPU 内存中缓存热门专家来减少最高可达 1.47 倍的静态内存分配。这些技术能够提高该 MoE 模型的效率并使得其更容易部署到实际应用中。

Mar, 2023