Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers

論文の概要: On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04444v1
Date: Sun, 06 Apr 2025 11:31:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-08 14:15:34.023057
Title: On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers
Title（参考訳）: 変圧器の混合性能の空間構造について
Authors: Daniel Bershatsky, Ivan Oseledets,
Abstract要約: MoEルータは、主に専門家の選択にセマンティック機能を利用する。本研究は,位置トークン情報も経路決定において重要な役割を果たすことを示すことによって,この概念に挑戦する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.692795160225627
License:
Abstract: A common assumption is that MoE routers primarily leverage semantic features for expert selection. However, our study challenges this notion by demonstrating that positional token information also plays a crucial role in routing decisions. Through extensive empirical analysis, we provide evidence supporting this hypothesis, develop a phenomenological explanation of the observed behavior, and discuss practical implications for MoE-based architectures.
Abstract（参考訳）: 一般的な仮定では、MoEルータは主に専門家の選択にセマンティック機能を利用する。しかし,本研究では,位置トークン情報も経路決定において重要な役割を担っていることを示すことによって,この概念に挑戦する。広範な実証分析を通じて、この仮説を支持する証拠を提供し、観察された振る舞いの現象論的説明を開発し、MoEアーキテクチャの実践的意義について議論する。

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