SPARE：按路由熵分配MoE专家剪枝
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SPARE：按路由熵分配MoE专家剪枝
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先了解这件事
AI 综述
Yifan Yang等作者提出免训练的MoE专家剪枝方法SPARE，用校准数据上token归一化Top-K门控权重的路由熵，决定每层剪掉多少专家：路由越分散的层剪得越激进。该方法与具体选择器无关，作者称其为免训练、选择器无关的稀疏度分配方案。
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最新进展10月22日 12:00
SPARE：用路由熵分配稀疏度的高效 MoE 专家剪枝方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.CLSPARE：用路由熵分配稀疏度的高效 MoE 专家剪枝方法
SPARE 是一种无需训练、与选择器无关的 MoE 专家剪枝方法，通过校准数据上 token 归一化 Top-K 门控权重的路由熵，决定每层剪掉多少专家，路由越分散的层剪得越激进。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。