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  1. RESEARCH · CL_32718 ·

    MetaMoE 使用公共代理数据统一私有 MoE 模型

    研究人员推出 MetaMoE，一个新颖的框架，旨在统一独立训练的专家混合（MoE）模型，而无需访问私有客户端数据。该系统利用公共代理数据来近似私有分布并指导路由器和专家的训练。这种具有多样性意识的代理选择方法旨在改善专家协调和选择，在计算机视觉和自然语言处理任务的实验中优于现有的隐私保护 MoE 统一技术。