論文の概要: Every Expert Matters: Towards Effective Knowledge Distillation for Mixture-of-Experts Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12947v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:19.931641
• Title: Every Expert Matters: Towards Effective Knowledge Distillation for Mixture-of-Experts Language Models
• Title（参考訳）: エキスパートの諸問題--知識の混合モデルのための効果的な知識蒸留を目指して
• Authors: Gyeongman Kim, Gyouk Chu, Eunho Yang,
• Abstract要約: 我々は,MoEモデルの非活性化専門家が,学生モデルに有用な貴重な知識を持っていることを示す。 我々はまず,知識向上(KA)と学生認識ルータ(SAR)の2つの直感的なMoE固有KD手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.70974942397732
• License:
• Abstract: With the emergence of Mixture-of-Experts (MoE), the efficient scaling of model size has accelerated the development of large language models in recent years. However, their high memory requirements prevent their use in resource-constrained environments. While knowledge distillation (KD) has been a proven method for model compression, its application to MoE teacher models remains underexplored. Through our investigation, we discover that non-activated experts in MoE models possess valuable knowledge that benefits student models. We further demonstrate that existing KD methods are not optimal for compressing MoE models, as they fail to leverage this knowledge effectively. To address this, we propose two intuitive MoE-specific KD methods for the first time: Knowledge Augmentation (KA) and Student-Aware Router (SAR), both designed to effectively extract knowledge from all experts. Specifically, KA augments knowledge by sampling experts multiple times, while SAR uses all experts and adjusts the expert weights through router training to provide optimal knowledge. Extensive experiments show that our methods outperform conventional KD methods, demonstrating their effectiveness for MoE teacher models.
• Abstract（参考訳）: 近年,Mixture-of-Experts (MoE) の出現に伴い,モデルサイズの効率的なスケーリングにより,大規模言語モデルの開発が加速している。 しかし、その高いメモリ要求は、リソース制約のある環境での使用を妨げている。 知識蒸留(KD)はモデル圧縮の実証された方法であるが、MoE教師モデルへの適用はいまだ未定である。 本研究により,MoEモデルの非活性化専門家が,学生モデルに有用な貴重な知識を持っていることが判明した。 さらに、既存のKD法は、この知識を効果的に活用できないため、MoEモデルを圧縮するのに最適ではないことを実証する。 そこで我々は,知識向上(KA)と学生認識ルータ(SAR)という2つの直感的なMoE固有のKD手法を提案する。 具体的には、KAは専門家を複数回サンプリングすることで知識を増強し、SARはすべての専門家を使用し、ルータトレーニングを通じて専門家の重みを調整することで最適な知識を提供する。 実験の結果,本手法は従来のKD法よりも優れており,MoE教師モデルの有効性が示された。

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