arXiv · cs.CL· Yifan Yang·· 6 天前精选AI 评分54
SPARE 提出基于路由熵的 MoE 分层剪枝稀疏度分配方法
SPARE: Sparsity Allocation via Routing Entropy for Efficient MoEs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yifan Yang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29662v1
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AI 导读
论文提出 SPARE，一种免训练、与 selector 无关的方法，用校准数据上 token 归一化 Top-K 门控权重的路由熵决定每层剪去多少专家，路由越分散的层剪得越激进，并用随机剪枝扰动界形式化该直觉。相同 selector 与预算下，SPARE 在 Mixtral、Qwen3 和 DeepSeek 模型上平均精度优于均匀分配，50% 专家剪枝时 Qwen3-30B-A3B 八任务平均从 57.2% 升至 63.8%，DeepSeek-R1 的数学、代码与科学平均从 80.1 升至 82.8。论文地址 https://arxiv.org/abs/2610.29662v1
推荐理由
论文把 MoE 专家剪枝从剪哪些专家推进到每层剪多少的问题，给出的路由熵方法无需训练即可提升高剪枝率下的精度。
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