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Higher-order pruning of experts in mixture-of-experts language models
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- HOPE est une méthode de pruning d'ordre deux pour les modèles MoE qui supprime les experts redondants tout en préservant les interactions coopératives entre experts restants.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs déployant de grands modèles MoE ont besoin de techniques de compression efficaces, surtout pour des taux de pruning agressifs ou des tâches complexes nécessitant des combinaisons d'experts variées.
- Vigilance
- HOPE demande de calculer des termes d'interaction d'ordre deux, ajoutant une surcharge computationnelle pendant le pruning. Les gains en inférence doivent justifier le coût de calibration.
- language model
- mixture-of-experts
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