Fugu-MT 論文翻訳(概要): Err

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OMoE: Diversifying Mixture of Low-Rank Adaptation by Orthogonal Finetuning [3.8813502422318127]
低ランク適応(LoRA)のためのMixix-of-experts(MoE)アーキテクチャは、パラメータ効率の微調整(PEFT)における潜在的方向として出現している。まず,バニラMoEの類似表現に専門家が崩壊し,モジュール設計の能力と計算効率が制限されることを示す定性解析を行った。これらの知見に触発されて、直交混合(OMoE)を提案する。提案手法は,バニラMOEモデルと比較して最小限の専門家を惹起するため,メモリボトルネックを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-17T09:27:08Z)
A Survey on Mixture of Experts [11.801185267119298]
モデルキャパシティを最小限のオーバーヘッドでスケールアップする有効な方法として、専門家(MoE)の混在が現れた。 MoEは、最小限のオーバーヘッドでモデルキャパシティを実質的にスケールアップする効果的な方法として登場した。この調査は、このギャップを埋めることを目指しており、MoEの複雑さを探求する研究者にとって不可欠なリソースとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:34:33Z)
A Closer Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models [26.503570706063634]
エクササイズ・オブ・エクササイズ(Mixture-of-experts, MOE)は,その特性と顕著な性能から注目を集めている。 MoEアーキテクチャは計算効率を犠牲にすることなくモデルサイズを増大させることができる。本稿は,MoEベースの大規模言語モデルの内部動作を理解するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T10:07:57Z)
Theory on Mixture-of-Experts in Continual Learning [72.42497633220547]
継続学習(CL)は、時間とともに現れる新しいタスクに適応する能力のため、大きな注目を集めている。モデルが新しいタスクに適応するにつれて、(古いタスクの)破滅的な忘れがCLの大きな問題として認識されるようになった。 MoEモデルは近年,ゲーティングネットワークを用いることで,CLの破滅的忘れを効果的に軽減することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:29:58Z)
MoVA: Adapting Mixture of Vision Experts to Multimodal Context [38.8308841469793]
我々は,タスク固有の視覚エキスパートを適応的にルーティングし,粗い機構で融合する,強力で斬新なMLLMであるMoVAを提案する。粗い段階では、最適な視覚専門家を動的に選択するためのコンテキスト対応の専門家ルーティング戦略を設計する。粒度の細かい段階では、タスク固有の知識を抽出して融合するために、Mix-of-vision-Expert Adapter (MoV-Adapter) を精巧に実施する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-19T17:59:48Z)
MoDE: A Mixture-of-Experts Model with Mutual Distillation among the Experts [15.535613294871487]
我々はMixture-of-Distilled-Expert (MoDE) という手法を提案する。 MoDEは専門家の間で適度な相互蒸留を適用し、各専門家が他の専門家から学んだより多くの特徴を拾えるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-31T03:52:32Z)
MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models [49.32669226551026]
本稿では,LVLMのための簡易かつ効果的なトレーニング戦略であるMoE-Tuningを提案する。 MoE-LLaVAはMoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであり、ルータを通じてトップkの専門家のみをユニークに活性化する。様々な視覚的理解と物体幻覚のベンチマークにおいて,MoE-LLaVAの顕著な性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-29T08:13:40Z)
Experts Weights Averaging: A New General Training Scheme for Vision Transformers [57.62386892571636]
推論コストを増大させることなく性能向上を実現するビジョントランスフォーマー(ViT)のトレーニング手法を提案する。トレーニング中、ViTのFeed-Forward Networks(FFN)を、特別に設計されたより効率的なMoEに置き換える。トレーニング後、各MoEを専門家を平均化してFFNに変換し、モデルを推論のために元のViTに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-11T12:05:12Z)
RefSAM: Efficiently Adapting Segmenting Anything Model for Referring Video Object Segmentation [53.4319652364256]
本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションを参照するためのSAMの可能性を探るRefSAMモデルを提案する。提案手法は,Cross-RValModalを用いることで,モダリティ学習を向上させるためにオリジナルのSAMモデルに適応する。我々は、言語と視覚の特徴を効果的に調整し、融合させるために、パラメータ効率のチューニング戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-03T13:21:58Z)
Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z)
Soft Expert Reward Learning for Vision-and-Language Navigation [94.86954695912125]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが自然言語の指示に従うことで、目に見えない環境で特定の場所を見つける必要がある。本稿では,VLNタスクの工学的設計と一般化問題を克服するために,ソフトエキスパート・リワード・ラーニング(SERL)モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-21T14:17:36Z)

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