专题解读 | 混合专家模型在大模型微调领域进展

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混合专家模型在大模型微调领域进展 前言：随着大规模语言模型（LLM）的快速发展，人工智能在自然语言处理领域取得了巨大的进步。在将大模型转化为实际生产力时，不免需要针对实际的任务对大模型进行微调。然而，随着模型规模的增长，微调这些模型的成本也大幅增加。因此，高效微调技术（PEFT）逐渐成为提升部署模型性能的关键手段。专家混合（MoE）技术通过动态激活大模型的部分参数，极大地减少了计算资源的消耗，在不显著增加推理和训练时间的情况下，大幅提升了模型的参数量，提升了模型的灵活性和性能。最近一年来，有一些工作将MoE技术和PEFT技术相结合，以期望复现MoE技术在预训练LLM时的优异表现。本文将探讨MoE在LLM微调中的应用，展示其在提升效率和性能方面的独特优势。 1 背景 1.1 大模型高效微调技术 大模型高效微调技 ………………………………