MoE-I$^2$: Compressing Mixture of Experts Models through Inter-Expert Pruning and Intra-Expert Low-Rank Decomposition

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Yang, Cheng, Sui, Yang, Xiao, Jinqi, Huang, Lingyi, Gong, Yu, Duan, Yuanlin, Jia, Wenqi, Yin, Miao, Cheng, Yu, Yuan, Bo
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2411.01016