腾讯提出MoE路由贡献剪枝方法
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腾讯提出MoE路由贡献剪枝方法
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AI 综述
腾讯团队发布论文《Understanding Mixture-of-Experts Language Models Beyond Expert Boundaries》，提出依据神经元对MoE路由的贡献进行剪枝；论文实验显示，该方法可减少约25%的参数，使模型性能下降2%至9%，仍保留原始能力的91%至98%。 这项方法面向混合专家模型的压缩，目标是在减少参数规模的同时控制性能损失，为降低MoE模型计算和存储成本提供了一种剪枝思路。
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最新进展11月14日 00:37
腾讯发布 MoE 路由贡献剪枝论文：减少约 25% 参数，性能下降 2-9%报道时间线
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11月14日
- AGI Hunt腾讯发布 MoE 路由贡献剪枝论文：减少约 25% 参数，性能下降 2-9%
腾讯团队发布论文《Understanding Mixture-of-Experts Language Models Beyond Expert Boundaries》，提出依据路由贡献剪枝 MoE 神经元。研究显示，该方法可削减约 25% 的参数，模型性能仅下降 2-9%，仍保留 91-98% 的原始能力，为 MoE 模型高效压缩提供新思路。
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