論文の概要: LightMoE: Reducing Mixture-of-Experts Redundancy through Expert Replacing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12645v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 04:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.904398
• Title: LightMoE: Reducing Mixture-of-Experts Redundancy through Expert Replacing
• Title（参考訳）: LightMoE: エキスパートリプレースによるエクスプロイトの冗長性の低減
• Authors: Jiawei Hao, Zhiwei Hao, Jianyuan Guo, Li Shen, Yong Luo, Han Hu, Dan Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,エキスパートリプレースという新しい圧縮パラダイムを提案する。 冗長な専門家をパラメータ効率のよいモジュールに置き換え、低いトレーニングコストでその能力を回復する。 実験結果から,LightMoEはLoRAファインチューニングの性能を30%圧縮比で比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.54173919316335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) based Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive performance and computational efficiency. However, their deployment is often constrained by substantial memory demands, primarily due to the need to load numerous expert modules. While existing expert compression techniques like pruning or merging attempt to mitigate this, they often suffer from irreversible knowledge loss or high training overhead. In this paper, we propose a novel expert compression paradigm termed expert replacing, which replaces redundant experts with parameter-efficient modules and recovers their capabilities with low training costs. We find that even a straightforward baseline of this paradigm yields promising performance. Building on this foundation, we introduce LightMoE, a framework that enhances the paradigm by introducing adaptive expert selection, hierarchical expert construction, and an annealed recovery strategy. Experimental results show that LightMoE matches the performance of LoRA fine-tuning at a 30% compression ratio. Even under a more aggressive 50% compression rate, it outperforms existing methods and achieves average performance improvements of 5.6% across five diverse tasks. These findings demonstrate that LightMoE strikes a superior balance among memory efficiency, training efficiency, and model performance.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE) ベースのLarge Language Models (LLMs) は優れた性能と計算効率を示した。 しかしながら、そのデプロイメントは、主に多数の専門家モジュールをロードする必要があるため、かなりのメモリ要求によって制約されることが多い。 プルーニングやマージングのような既存の専門家による圧縮技術は、これを緩和しようとするが、しばしば不可逆的な知識喪失や高いトレーニングオーバーヘッドに悩まされる。 本稿では、冗長な専門家をパラメータ効率のよいモジュールに置き換え、訓練コストを低く抑える、新しいエキスパート圧縮パラダイム「エキスパートリプレース」を提案する。 このパラダイムの素直なベースラインでさえ、有望なパフォーマンスをもたらすことが分かっています。 この基盤の上に構築されたLightMoEは,適応型エキスパート選択,階層型エキスパート構築,アニール型リカバリ戦略を導入することで,パラダイムを強化するフレームワークである。 実験結果から,LightMoEはLoRAファインチューニングの性能を30%圧縮比で比較した。 よりアグレッシブな50%圧縮率でも、既存の手法より優れており、5つの多様なタスクで平均5.6%の性能向上を実現している。 これらの結果から,LightMoEはメモリ効率,トレーニング効率,モデル性能のバランスが優れていることがわかった。

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