研究人员开发了HOPE（Higher-Order Pruning of Experts，高阶专家修剪）方法，这是一种用于减小混合专家（MoE）语言模型内存占用的新方法。与之前独立评估专家的首阶方法不同，HOPE考虑了专家之间的成对交互。这种方法至关重要，因为专家经常形成合作小组，而移除一个专家可能会对经常与其合作的其他专家产生负面影响。在50%的修剪率下，HOPE已显示出卓越的性能，在编码任务上比现有方法取得了显著的进步。 AI
影响 HOPE的修剪方法可以显著降低大型MoE模型的内存需求，有可能使其在部署时更易于访问和更高效。
排序理由 介绍一种修剪MoE模型新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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