論文の概要: Retraining-Free Merging of Sparse MoE via Hierarchical Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08589v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 10:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.260826
• Title: Retraining-Free Merging of Sparse MoE via Hierarchical Clustering
• Title（参考訳）: 階層クラスタリングによるスパースMoEのリトレーニングフリーマージ
• Authors: I-Chun Chen, Hsu-Shen Liu, Wei-Fang Sun, Chen-Hao Chao, Yen-Chang Hsu, Chun-Yi Lee,
• Abstract要約: 本稿では, 疎活性化型エキスパート混合(HC-SMoE)のための階層クラスタリングについて紹介する。 HC-SMoEは、パラメータ還元のためのタスクに依存しないエキスパートマージフレームワークである。 我々は、QwenやMixtralを含む最先端モデルにおけるHC-SMoEの有効性を示すために、複数のゼロショット言語タスクの理論的解析と評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.858134039539697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse Mixture-of-Experts (SMoE) models represent a significant advancement in large language model (LLM) development through their efficient parameter utilization. These models achieve substantial performance improvements at reduced inference costs. However, the deployment of SMoE models faces constraints from extensive memory requirements of expert components in resource-limited environments. To address these limitations, this paper introduces Hierarchical Clustering for Sparsely activated Mixture of Experts (HC-SMoE), a task-agnostic expert merging framework for parameter reduction without retraining. HC-SMoE introduces a novel hierarchical clustering approach based on expert outputs to ensure merging robustness independent of routing decisions. The proposed output-based clustering method enables effective capture of functional relationships between experts for large-scale architectures. We provide theoretical analysis and comprehensive evaluations across multiple zero-shot language tasks to demonstrate HC-SMoE's effectiveness in state-of-the-art models including Qwen and Mixtral. The experimental results validate HC-SMoE's superior performance and practical applicability for real-world deployments.
• Abstract（参考訳）: SMOE(Sparse Mixture-of-Experts)モデルは,その効率的なパラメータ利用を通じて,大規模言語モデル(LLM)の開発において重要な進歩を示す。 これらのモデルは推論コストの低減で大幅な性能向上を実現している。 しかし、SMoEモデルの展開は、リソース制限された環境でのエキスパートコンポーネントの広範なメモリ要件からの制約に直面している。 これらの制約に対処するために,タスクに依存しないパラメータリダクションフレームワークであるHyerarchical Clustering for Sparsely activated Mixture of Experts (HC-SMoE)を紹介する。 HC-SMoEは、ルーティング決定に依存しないマージロバスト性を保証するために、エキスパート出力に基づく新しい階層的クラスタリングアプローチを導入している。 提案手法により,大規模アーキテクチャの専門家間の機能的関係を効果的に把握することができる。 我々は、QwenやMixtralを含む最先端モデルにおけるHC-SMoEの有効性を示すために、複数のゼロショット言語タスクの理論的解析と包括的評価を行う。 実験により、HC-SMoEは実世界の展開に優れた性能と実用的な適用性を示した。

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