Stepped MoE动态调整模型规模
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Stepped MoE动态调整模型规模
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AI 综述
Arnav Kundu等提出并实验评估Stepped MoE，通过稀疏门控按输入激活弹性嵌套的子网络，使一个语言模型可在推理时使用10亿至40亿参数。论文摘要称，在知识密集型基准上，其准确率较相应密集模型高2%—5%，与静态版本相当，延迟也相近。 该框架共享模型参数，并可根据设备DRAM和算力选择服务规模；摘要将其作为减少设备存储占用的优势，但目前证据仅来自论文摘要所述实验。
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最新进展10月7日 12:00
Stepped MoE：通过分段级路由实现可配置推理复杂度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIStepped MoE：通过分段级路由实现可配置推理复杂度
Stepped MoE将弹性结构与稀疏门控架构结合，使单一语言模型根据上下文和目标效率规格，在推理时激活不同规模的参数子网络。论文摘要报告，该模型可使用10亿、20亿、30亿和40亿参数，在知识密集型基准上较相应密集模型准确率高2%—5%，并保持相近的延迟表现。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。