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原標題：幻方AI ESFT：針對 MoE 的高效微調方案，媲美全參微調
關鍵字：專家,參數,解讀,任務,作者
文章來源：智猩猩AGI
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內容摘要：

生成式AI時代最火AI芯片峰會下月來襲！9月6-7日，智猩猩發起主辦的2024全球AI芯片峰會將在北京盛大舉行。峰會設有開幕式、數據中心AI芯片專場、邊緣/端側AI芯片專場、智算集群技術論壇等7大板塊。目前，來自AMD、高通、Habana、壁仞科技、摩爾線程、蘋芯科技、億鑄科技、凌川科技、云天勵飛、中國移動研究院、北極雄芯等40+企業的嘉賓已確認演講或討論。掃名或購票～01背景本文中我們簡單介紹一下幻方 AI 最近發布的針對 MoE 模型的高效微調方案 ESFT。（PS：需要說明的是，作者僅在 DeepSeek-V2-Lite 上評估，其每層有多達 66 個專家，對于常見的每層 8 個或 16 個專家的 MoE 模型是否有用還待商榷。）
對應的論文為：[2407.01906] Let the Expert Stick to His Last: Expert-Specialized Fine-Tuning for Sparse Architectural Large Language Models
對應的開源模型為：Huggingface deepseek-ai (DeepSeek)

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