通过低秩补偿实现带宽高效的自适应专家混合模型

这篇 ArXiv 文章很可能提出了一种改进专家混合 (MoE) 模型效率的新方法，可能降低计算成本和带宽需求。 这可能对训练和部署大型语言模型产生重大影响。

• •解决了 MoE 模型的计算挑战。
• •提出了一种低秩补偿方法。
• •可以更有效地进行模型训练和部署。