Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding the Mixture-of-Experts with Nadaraya-Watson Kernel

論文の概要: Understanding the Mixture-of-Experts with Nadaraya-Watson Kernel

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25913v2
Date: Tue, 14 Oct 2025 07:04:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-15 14:23:56.862835
Title: Understanding the Mixture-of-Experts with Nadaraya-Watson Kernel
Title（参考訳）: Nadaraya-Watsonカーネルによる実験の混合を理解する
Abstract要約: Mixture-of-Experts (MoE)は最近の最先端の大規模言語モデル(LLM)の基盤となっている。伝統的に、MoEはエキスパート出力を集約するためにルータスコア関数として$mathrmSoftmax$に依存している。 mathrmSoftmax$の代替として,textbfzero-additional-cost Kernel Router with Normalization (KERN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 87.60286115014833
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) has become a cornerstone in recent state-of-the-art large language models (LLMs). Traditionally, MoE relies on $\mathrm{Softmax}$ as the router score function to aggregate expert output, a designed choice that has persisted from the earliest MoE models to modern LLMs, and is now widely regarded as standard practice. However, the necessity of using $\mathrm{Softmax}$ to project router weights into a probability simplex remains an unchallenged assumption rather than a principled design choice. In this work, we first revisit the classical Nadaraya-Watson regression and observe that MoE shares the same mathematical formulation as Nadaraya-Watson regression. Furthermore, we show that both feed-forward neural network (FFN) and MoE can be interpreted as a special case of Nadaraya-Watson regression, where the kernel function corresponds to the input neurons of the output layer. Motivated by these insights, we propose the \textbf{zero-additional-cost} Kernel Inspired Router with Normalization (KERN), an FFN-style router function, as an alternative to $\mathrm{Softmax}$. We demonstrate that this router generalizes both $\mathrm{Sigmoid}$- and $\mathrm{Softmax}$-based routers. \textbf{Based on empirical observations and established practices in FFN implementation, we recommend the use of $\mathrm{ReLU}$ activation and $\ell_2$-normalization in $\mathrm{KERN}$ router function.} Comprehensive experiments in MoE and LLM validate the effectiveness of the proposed FFN-style router function \methodNorm.
Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)は最近の最先端の大規模言語モデル(LLM)の基盤となっている。伝統的に、MoEはルータスコア関数として$\mathrm{Softmax}$に依存しており、これは初期のMoEモデルから現代のLCMまで継続する設計上の選択であり、現在では標準的慣行とみなされている。しかし、ルータ重みを確率的単純度に射影するために$\mathrm{Softmax}$を使用する必要性は、原則的な設計選択というよりは無意味な仮定のままである。本研究では、まず古典的なナダラヤ・ワトソン回帰を再検討し、MoEがナダラヤ・ワトソン回帰と同じ数学的定式化を共有することを観察する。さらに, フィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)とMoEは, カーネル関数が出力層の入力ニューロンに対応するナダラヤ・ワトソン回帰(Nadaraya-Watson regression)の特別な場合と解釈できることを示した。これらの知見により,FFN型ルータ関数であるKERN(textbf{zero-additional-cost} Kernel Inspired Router)を$\mathrm{Softmax}$の代替として提案する。このルータは、$\mathrm{Sigmoid}$-と$\mathrm{Softmax}$-ベースルータの両方を一般化する。経験的観測とFFN実装の確立した実践に基づいて、$\mathrm{ReLU}$Activation と $\ell_2$-normalization in $\mathrm{KERN}$ router function を推奨する。 } MoE と LLM の総合実験により提案した FFN スタイルのルータ関数 \methodNorm の有効性が検証された。

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