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推动专家混合模型的极限：用于指令调优的极端参数高效MoE

作者：AI控发布时间：2024-09-04

​  人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 MoE是一种在特定子任务上具有专门化子模型（专家）的神经网络架构，这些子模型可以独立优化，以提高整体性能。然而，传统的MoE在大规模应用时面临挑战，因为需要在内存中存储所有专家。这不仅增加了内存的需求，而且在完全微调（full fine-tuning）时计算成本极高。为了克服这些限制，Cohere for AI的研究团队提出了一种极端参数高效的MoE方法。该方法通过将MoE架构与轻量级专家相结合，实现了在只更新不到1%的参数的情况下，与全参数微调相媲美的性能。...【查看原文】

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