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English(EN) How to Score Experts for One-Shot MoE Expert Pruning: A Unified Formulation and Selection Principle

新方法揭示了高效的MoE语言模型剪枝技术

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的研究论文提出了用于剪枝混合专家（MoE）语言模型的新颖方法，以在不牺牲性能的情况下减少内存使用。第一篇论文介绍了AIMER，这是一种无校准标准，根据权重的集中度对专家进行排名，在各种基准测试和模型规模上均优于现有方法。第二篇论文提供了一个用于单次MoE专家剪枝的统一公式，从而为特定任务和非特定任务的剪枝制定了选择原则，并引入了两个新标准MAN和MSAN，它们在多个模型和任务上均表现出强劲的性能。 AI

影响 这些方法可以显著减小大型MoE模型的内存占用，使其在部署时更易于访问和更高效。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，提出了MoE专家剪枝的新方法。

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新方法揭示了高效的MoE语言模型剪枝技术

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两篇在arXiv上发表的学术论文，提出了MoE专家剪枝的新方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zongfang Liu, Guangyi Chen, Shengkun Tang, Yifan Shen, Huan Wang, Xin Yuan ·

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    arXiv:2603.18492v3 Announce Type: replace Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) language models increase parameter capacity without proportional per-token computation, yet deployment still requires storing the full expert pool, making expert pruning important for reducing memory and…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zongfang Liu, Jinghui Zhang, Zijian Ma, Guangyi Chen, Xin Yuan ·

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    arXiv:2606.15716v1 Announce Type: new Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) language models reduce per-token computation through sparse expert activation, yet deployment still requires storing the full expert pool, making one-shot expert pruning a practical approach for reducing mem…

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