English(EN) MoRA: MoE Pruning via Router Bias Learning and Expert Approximation

新的 MoRA 框架剪枝 MoE 模型，提高效率和性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-03 04:00

研究人员开发了 MoRA，一个新颖的框架，用于剪枝混合专家（MoE）模型，以减少内存使用而不显著影响性能。MoRA 引入了可学习的路由器偏差来锐化路由概率并鼓励专家多样性，以及一个专家近似机制来进一步增强剪枝后的模型。在 Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V2-Lite 和 Moonlight-16B-A3B 上的实验表明，MoRA 在九个零样本基准测试中优于现有的剪枝方法。 AI

影响这项研究可能导致更有效地部署大型 MoE 模型，降低计算成本和内存需求。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yushuai Sun, Zikun Zhou, Lin Gao, Jun Yu, Wenjie Pei · 2026-10-03 04:00

MoRA：通过路由器偏差学习和专家近似进行 MoE 修剪

arXiv:2610.00367v1 Announce Type: new Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) models enable parameter scaling with limited per-token computation by activating only a small subset of experts for each token, but deploying them still requires loading the complete expert pool into memory.…

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