专家自主选择模型 (AoE)论文 – 新型混合专家模型，提升效率与性能

专家自主选择模型 (AoE) 是一种新型的混合专家模型 (MoE)，专家根据其内部激活范数自主决定是否处理输入，从而消除了传统的路由模块。这种方法通过低秩分解提高了效率，并在自然语言理解任务中表现出色。AoE 的设计减少了计算开销，简化了架构，并在多个自然语言理解任务上优于传统 MoE 模型。

专家自主选择模型 (AoE)的特点:

1. 无路由设计：无需单独的路由模块分配输入给专家。
2. 专家自主性：专家基于内部激活范数自行选择是否处理输入。
3. 效率提升：通过低秩分解有效管理计算资源。
4. 优越性能：在自然语言理解任务中优于传统 MoE 模型。

专家自主选择模型 (AoE)的功能:

1. 大型语言模型：AoE 可用于构建更高效、更有效的语言模型。
2. 自然语言理解：特别适用于需要深入理解和处理自然语言的任务。
3. 研究与开发：探索 MoE 架构中专家选择和模型效率的新方法。

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