论文略:ACloser Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models

202406 arxiv

关于这几个MOE的详细实验

  • 主要实验发现:
    • Mixtral可能包含具有独特属性的专家
    • DeepSeek和Grok的专家权重矩阵的相似性通常低于Mixtral(DeepSeek和Grok专家的矩阵级相似性通常接近零,而Mixtral专家的相似性平均约为0.3)
    • 如图1中的Mixtral热力图所示,不同专家的权重在较深层次的相似性较低(越深的层次,专家的多元性越大)
    • Wup、Wdown和 Wgate在其相似性热力图中共享相似的模式
    • 门控嵌入的相似性和 Wgate 的相似性表现出正相关
  • Mixtral 和 DeepSeek 不同专家的输出在深层(最后几层)之间差异较大(差异更为明显)
  • 专家输出的平均热力图类似于神经元级相似性图
    • ------>权重相似性度量可以反映输出相似性
  • Grok专家展示出较高的输出相似性
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