Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards an empirical understanding of MoE design choices

論文の概要: Towards an empirical understanding of MoE design choices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13089v1
Date: Tue, 20 Feb 2024 15:31:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-21 14:42:32.783588
Title: Towards an empirical understanding of MoE design choices
Title（参考訳）: MoE設計選択の実証的理解に向けて
Authors: Dongyang Fan, Bettina Messmer, Martin Jaggi
Abstract要約: 我々は,Mixture of Experts (MoEs) における共通設計選択が検証性能に与える影響を評価する。 Tokenレベルのルーティングで観測される構文特化とは対照的に、シーケンスレベルのルーティングはトピック固有の弱い専門家特化をもたらす可能性があることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.85411810113886
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, we systematically evaluate the impact of common design choices in Mixture of Experts (MoEs) on validation performance, uncovering distinct influences at token and sequence levels. We also present empirical evidence showing comparable performance between a learned router and a frozen, randomly initialized router, suggesting that learned routing may not be essential. Our study further reveals that Sequence-level routing can result in topic-specific weak expert specialization, in contrast to syntax specialization observed with Token-level routing.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Mixture of Experts(MoEs)における共通設計選択が,トークンやシーケンスレベルでの異なる影響を明らかにする上で,検証性能に与える影響を系統的に評価する。また,学習したルータと凍結したランダム初期化ルータの同等の性能を示す実証的な証拠を示し,学習されたルーティングが必須ではない可能性を示唆した。さらに,シーケンスレベルのルーティングは,トークンレベルのルーティングで観察される構文特殊化とは対照的に,トピック特有の弱い専門家専門化を生じさせる可能性があることを明らかにした。

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