研究提出用MoE路由器输出做跨语言对齐
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研究提出用MoE路由器输出做跨语言对齐
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AI 综述
研究者提出一种跨语言对齐方法：不再在隐藏状态上加辅助对齐损失，而是以混合专家（MoE）路由器的输出作为对齐目标。作者称，路由器输出更适合对大量 token 做池化，从而实现序列级的跨语言比较。 在四个开源 MoE 模型上的受控持续预训练实验中，加入该路由损失不仅对齐了底层隐藏表示，还在多样化评测集上提升了多语言性能。
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最新进展10月5日 12:00
用 MoE 路由器实现纯解码器模型的跨语言对齐报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.AI用 MoE 路由器实现纯解码器模型的跨语言对齐
研究者提出用 MoE 路由器的输出作为跨语言对齐目标，替代在隐藏状态上加辅助对齐损失的做法，因为路由器输出更适合对大量 token 做池化、实现序列级跨语言比较。在四个开源 MoE 上的受控持续预训练实验显示，加入该路由损失还能对齐底层隐藏表示，并在多样化评测集上提升多语言性能。
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