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Data Scarcity and Model Sparsity: Mixtures-of-Experts Overfit More to Repeated Data
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Mixture-of-Experts models overfit more severely than dense Transformers when training data is repeated, with performance degrading at lower repetition rates.
- Warum es zählt
- Engineers building language models with sparse architectures should consider this when training data must be reused due to scarcity of unique text.
- Achtung
- Dropout and masking-based regularization can help but do not fully restore performance to all-unique data levels, leaving a practical gap.
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- language model
- mixture-of-experts
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