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• Efficient Training of Diffusion Mixture-of-Experts Models: A Practical Recipe [51.26601054313749]
  Diffusion MoEモデルに対する最近の取り組みは、主により洗練されたルーティングメカニズムの開発に焦点を当てている。 大規模言語モデル(LLM)で確立されたMoE設計パラダイムに着想を得て,効率的な拡散MoEモデルを構築する上で重要なアーキテクチャ要素のセットを特定する。 本稿では,潜在空間拡散フレームワークと画素空間拡散フレームワークの両方に効率よく適用可能な新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T03:52:31Z)
• In-depth Analysis on Caching and Pre-fetching in Mixture of Experts Offloading [4.043126179945037]
  MoEのオフロードを深く研究し、以下に貢献する。 専門家のアクティベーションとLRUキャッシングの挙動を詳細に分析し、トレースを提供する。 我々は、投機的専門家によるプレフェッチの実装と実験を行い、その大きな可能性を示す詳細なトレースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-08T03:04:11Z)
• Beyond Benchmarks: Understanding Mixture-of-Experts Models through Internal Mechanisms [55.1784306456972]
  Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、推論中にパラメータのサブセットだけをアクティベートすることで、効率とスケーラビリティを提供する、有望な方向性として登場した。 内部メトリックを用いて、ルーティング機構を明示的に取り入れ、専門家レベルの振る舞いを分析することで、MoEアーキテクチャのメカニズムを解明する。 その結果,(1)モデルの発展に伴ってニューロンの利用が減少し,より高度な一般化が期待できる,(2)ベンチマークのパフォーマンスが限られた信号のみを提供するダイナミックな軌道を示す,(3)複数の専門家の協力的貢献からタスク完了が生じる,(4)ニューロンレベルでの活性化パターンがデータ多様性のきめ細かいプロキシを提供する,といった結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-28T15:13:38Z)
• MoIIE: Mixture of Intra- and Inter-Modality Experts for Large Vision Language Models [52.876185634349575]
  我々は、モダリティ内およびモダリティ間エキスパート(MoIIE)の混合をLVLM(Large Vision-Language Models)に組み込むことを提案する。 それぞれのトークンに対して、専門家のルーティングはそのモダリティによってガイドされ、それぞれのモダリティの専門家と、モダリティ間のエキスパートの共有プールにトークンを指示する。 5.5B と 11.3B の活性化パラメータを持つ MoIIE モデルは,既存のオープンソース MoE-LLM ベースのマルチモーダルモデルの性能に適合するか,さらに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-13T13:00:05Z)
• MoCHA: Advanced Vision-Language Reasoning with MoE Connector and Hierarchical Group Attention [18.000894283686176]
  視覚大言語モデル(VLLM)は、高度な視覚エンコーダを導入し、視覚モデルをスケールアップすることによって、複雑できめ細かな視覚情報を扱うことに重点を置いている。 本研究では,これらの問題に対処する新しい視覚的枠組みであるMoCHAを提案する。 我々のフレームワークは、4つの視覚バックボーン(CLIP、SigLIP、DINOv2、ConvNeXt)を統合して補完的な視覚的特徴を抽出し、疎密なMixture of Experts Connectors (MoECs)モジュールを備えている。 MoECsモジュールで符号化された視覚情報の冗長性や不十分性を軽減するため、我々は、
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T16:15:22Z)
• CoMoE: Contrastive Representation for Mixture-of-Experts in Parameter-Efficient Fine-tuning [5.161314094237747]
  我々は,MoEのモジュール化と特殊化を促進するために,MoE(CoMoE)のコントラスト表現を提案する。 いくつかのベンチマークやマルチタスク環境での実験では、CoMoEはMoEのキャパシティを継続的に向上し、専門家間のモジュール化を促進することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T06:58:44Z)
• 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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