大规模AI模型中稀疏混合专家无辅助损失负载均衡的理论框架

本文提出了一个理论框架，用于提高大规模AI模型的效率，特别关注稀疏混合专家（MoE）架构中的负载均衡。 缺乏辅助损失是一个关键方面，可能简化训练并提高性能。 侧重于理论基础表明对MoE模型的基本理解有所贡献。

• •侧重于稀疏混合专家（MoE）架构中的负载均衡。
• •强调没有辅助损失，可能简化训练。
• •提出了一个理论框架，有助于对MoE模型的基本理解。