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  1. TOOL · CL_194117 ·

    DistMoE 为多模态 LLM 实现无重放分布式调优

    研究人员推出 DistMoE,这是一种新颖的混合专家方法,专为多模态大型语言模型(MLLM)的分布式视觉指令调优而设计。该方法通过客户端特定的专家来增强标准的馈送前向网络,以获取领域知识,而无需集中式数据访问。DistMoE 通过采用使用各向同性正则化损失的公共锚定专家组合阶段来解决不同专家表示尺度的问题,从而实现跨客户端的无重放组合。该系统允许在推理过程中对公共和私有专家进行模块化路由,从而在没有显式标签的情况下实现令牌级别的领域组…