論文の概要: Unveiling Hidden Collaboration within Mixture-of-Experts in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12359v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 04:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:38:30.277703
• Title: Unveiling Hidden Collaboration within Mixture-of-Experts in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける混合実験における隠れたコラボレーションの展開
• Authors: Yuanbo Tang, Yan Tang, Naifan Zhang, Meixuan Chen, Yang Li,
• Abstract要約: 本稿では,専門家間の協調パターンを明らかにする階層型スパース辞書学習法を提案する。 また、コントリビューション・アウェア・エキスパート・プルーニング(CAEP)アルゴリズムを導入し、低コントリビューション・エキスパートを効果的に育成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.211806751260724
• License:
• Abstract: Mixture-of-Experts based large language models (MoE LLMs) have shown significant promise in multitask adaptability by dynamically routing inputs to specialized experts. Despite their success, the collaborative mechanisms among experts are still not well understood, limiting both the interpretability and optimization of these models. In this paper, we focus on two critical issues: (1) identifying expert collaboration patterns, and (2) optimizing MoE LLMs through expert pruning. To address the first issue, we propose a hierarchical sparse dictionary learning (HSDL) method that uncovers the collaboration patterns among experts. For the second issue, we introduce the Contribution-Aware Expert Pruning (CAEP) algorithm, which effectively prunes low-contribution experts. Our extensive experiments demonstrate that expert collaboration patterns are closely linked to specific input types and exhibit semantic significance across various tasks. Moreover, pruning experiments show that our approach improves overall performance by 2.5\% on average, outperforming existing methods. These findings offer valuable insights into enhancing the efficiency and interpretability of MoE LLMs, offering a clearer understanding of expert interactions and improving model optimization.
• Abstract（参考訳）: 混合仕様に基づく大規模言語モデル (MoE LLM) は、特殊専門家に動的に入力をルーティングすることでマルチタスク適応性を示す。 彼らの成功にもかかわらず、専門家間の協調メカニズムはまだよく理解されておらず、これらのモデルの解釈可能性と最適化の両方を制限している。 本稿では,(1)専門家のコラボレーションパターンの同定,(2)専門家のプルーニングによるMoE LLMの最適化という2つの重要な課題に焦点をあてる。 最初の課題を解決するために,専門家間の協調パターンを明らかにする階層型スパース辞書学習(HSDL)手法を提案する。 第2の課題として、コントリビューション・アウェア・エキスパート・プルーニング(CAEP)アルゴリズムを導入し、低コントリビューションの専門家を効果的に育成する。 我々の広範な実験は、専門家のコラボレーションパターンが特定の入力タイプと密接に関連していることを示し、様々なタスクにおいて意味的な意味を示す。 さらに, プルーニング実験により, 従来の手法よりも平均2.55%向上し, 全体の性能が向上した。 これらの知見は、MoE LLMの効率性と解釈可能性の向上に関する貴重な洞察を与え、専門家間の相互作用をより明確に理解し、モデル最適化を改善する。

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