論文の概要: Routing by Analogy: kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02144v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 14:16:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.171005
• Title: Routing by Analogy: kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: アナロジーによるルーティング:kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts
• Authors: Boxuan Lyu, Soichiro Murakami, Hidetaka Kamigaito, Peinan Zhang,
• Abstract要約: Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、パラメトリックな"router"を使用して、トークンを専門家のまばらなサブセットにディスパッチすることで、大きな言語モデルを効率的にスケールする。 我々は、類似したケースのメモリから最適な専門家の割り当てを再利用する検索強化ルーティングフレームワークであるkNN-MoEを紹介する。 実験の結果、kNN-MoEはゼロショットベースラインよりも優れており、計算コストのかかる微調整に匹敵することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.65737144630759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) architectures scale large language models efficiently by employing a parametric "router" to dispatch tokens to a sparse subset of experts. Typically, this router is trained once and then frozen, rendering routing decisions brittle under distribution shifts. We address this limitation by introducing kNN-MoE, a retrieval-augmented routing framework that reuses optimal expert assignments from a memory of similar past cases. This memory is constructed offline by directly optimizing token-wise routing logits to maximize the likelihood on a reference set. Crucially, we use the aggregate similarity of retrieved neighbors as a confidence-driven mixing coefficient, thus allowing the method to fall back to the frozen router when no relevant cases are found. Experiments show kNN-MoE outperforms zero-shot baselines and rivals computationally expensive supervised fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、パラメトリックな"router"を使用して、トークンを専門家のまばらなサブセットにディスパッチすることで、大きな言語モデルを効率的にスケールする。 通常、このルータは一度訓練され、その後凍結される。 我々は、類似した過去のメモリから最適な専門家の割り当てを再利用する検索強化ルーティングフレームワークであるkNN-MoEを導入することで、この制限に対処する。 このメモリは、トークン単位のルーティングログを直接最適化して、参照セット上の可能性の最大化によってオフラインで構築される。 重要なことは、回収された隣人の集合的類似性を信頼駆動混合係数として使用することにより、関連するケースが見つからない場合に、その手法を冷凍ルータにフォールバックすることができる。 実験の結果、kNN-MoEはゼロショットベースラインよりも優れており、計算コストのかかる微調整に匹敵することがわかった。

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