論文の概要: MoECollab: Democratizing LLM Development Through Collaborative Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12592v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 17:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:34:19.963004
• Title: MoECollab: Democratizing LLM Development Through Collaborative Mixture of Experts
• Title（参考訳）: MoECollab: 専門家の協力によるLLM開発を民主化する
• Authors: Harshit,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)開発はますます集中化され、リソースの豊富な組織への参加が制限されている。 本稿では,Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを利用した分散LLM開発のための新しいフレームワークであるMoECollabを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM) development has become increasingly centralized, limiting participation to well-resourced organizations. This paper introduces MoECollab, a novel framework leveraging Mixture of Experts (MoE) architecture to enable distributed, collaborative LLM development. By decomposing monolithic models into specialized expert modules coordinated by a trainable gating network, our framework allows diverse contributors to participate regardless of computational resources. We provide a complete technical implementation with mathematical foundations for expert dynamics, gating mechanisms, and integration strategies. Experiments on multiple datasets demonstrate that our approach achieves accuracy improvements of 3-7% over baseline models while reducing computational requirements by 34%. Expert specialization yields significant domain-specific gains, with improvements from 51% to 88% F1 score in general classification and from 23% to 44% accuracy in news categorization. We formalize the routing entropy optimization problem and demonstrate how proper regularization techniques lead to 14% higher expert utilization rates. These results validate MoECollab as an effective approach for democratizing LLM development through architecturally-supported collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)開発はますます集中化され、リソースの豊富な組織への参加が制限されている。 本稿では,Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを利用した分散LLM開発のための新しいフレームワークであるMoECollabを紹介する。 トレーニング可能なゲーティングネットワークによって調整された専門的モジュールにモノリシックモデルを分解することにより,計算資源に関係なく,多様なコントリビュータが参加できるようになる。 我々は、専門家のダイナミクス、ゲーティングメカニズム、統合戦略のための数学的基盤を備えた完全な技術的実装を提供する。 複数のデータセットに対する実験により,ベースラインモデルよりも37%の精度向上を実現し,計算要求を34%削減した。 専門家の専門化は、一般的な分類では51%から88%に改善され、ニュース分類では23%から44%に改善された。 ルーティングエントロピー最適化問題を定式化し、適切な正規化手法が専門家の利用率を14%向上させることを示す。 これらの結果から,MoECollab はアーキテクチャ支援による LLM 開発を民主化するための効果的なアプローチである可能性が示唆された。

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