MoSE: Flexibles Mixture-of-Experts-Modell steigert Effizienz von Sprachmodellen
Die neueste Forschung auf arXiv (2602.06154v1) präsentiert MoSE – ein innovatives Mixture-of-Experts (MoE)-Modell, das die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle durch sparsames Aktivieren von Experten verbessert und gleichzeitig die Rechenkosten reduziert. Im Gegensatz zu herkömmlichen MoE-Architekturen, bei denen ein ausgewählter Experte vollständig ausgeführt wird, besitzt jeder MoSE-Experte eine verschachtelte, „slimmable“ Struktur, die bei Bedarf in unterschiedlichen Breiten betrieben werden kann.
