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  1. TOOL · CL_193344 ·

    UniMoMo框架通过专家合并加速大型推荐模型

    研究人员开发了UniMoMo,一个旨在加速使用稀疏混合专家(MoE)层的推荐模型的框架。这种训练后压缩方法将一个完整的MoE检查点转换为一个更小的、具有减少专家预算的标准MoE,而无需额外的在线压缩模块。UniMoMo根据功能相似性对专家进行分组,使用无标签的校准集来衡量它们对推荐状态的响应,并结合了一个层自适应保护机制来保护高流量专家。在Amazon Beauty、KuaiRec和TenRec数据集上的实验表明,具有四个专家的检查点…