arXiv · cs.CL· Ayush K. Tarun·· 18 天前AI 评分37
MoE 模型如何用专家选择偏置克服数据不平衡
Overcoming Data Imbalances with Expert Selection Biases
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ayush K. Tarun
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13370v1
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AI 导读
一项研究提出基于输入类别的专家选择偏置方法，引导 MoE 大语言模型中的 token 路由到专门的专家子集，从而缓解预训练数据不平衡对少数类别的容量限制。在最大 10.6B 参数的模型上，该方法在多模态、低资源语言和代码任务上带来提升，在最小与最大模型规模下分别相当于多训练 18.5% 和 2.7% 的 baseline tokens，且保留标准 MoE 推理。
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