NeurIPS 2024｜收敛速度最高8倍，准确率提升超30%！华科发布MoE Jetpack框架

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨新智元 来源丨新智元 编辑丨极市平台 极市导读   华中科技大学的研究人员提出了MoE Jetpack框架，通Checkpoint Recycling方法和SpheroMoE结构，将密集激活模型的预训练权重微调为混合专家（MoE）模型，从而免去了MoE模型的预训练过程，大幅提升了MoE在下游任务中的精度和收敛速度。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 混合专家模型（MoE, Mixture of Experts）是一种通过动态激活网络的部分结构来提升计算效率的架构，可以在保持相对稳定的计算成本的前提下大幅增加参数量，从而有效提升模型性能。 这一特性使得MoE能够兼顾模型的规模与效率，已广泛应用于各种大规模任务。然而，MoE模型通常需要在大型数据集上预训练以获得理想性能，导致其对时间和计算资源的需求极高，这也限制了其在深度学习社区 ………………………………