今年MoE模型扎堆发布，至今已有近20个！苹果、昆仑万维、字节都在做MoE研究，连小米汽车也做了多模态MoE大模型做汽车智能中控。MoE实火！ MoE在应对各种大模型复杂挑战方面的适应性、效率和准确性，及使用多维数据的场景中非常有用！
综上，冲顶会发论文【大模型方向】，【MoE模型高效调优】，【多模态大模型】方面的选题和创新点都是好选择！
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精选论文： 《Pushing Mixture of Experts to the Limit: Extremely Parameter Efficient MoE for Instruction Tuning》
将专家组合推向极限：用于指令调优的极其参数高效的 MoE
一、论文研究背景
大模型中的挑战-MoEs在扩展时面临参数数量激增的问题。
提高参数效率； 指令调优； 泛化能力提高； 计算需求和内存效率； 优化挑战。
更新不到1%的参数来微调密集模型； 在不同尺度上保持高参数效率； 显着降低了计算成本。
二、知识储备“前世今生”
IA3 LoRA Mixture of Experts (MOE)
三、MoV/MoLora
对先前工作已经指出的MoE固有的优化挑战 矢量混合（MoV）和LORA混合（MoLORA） 对专家混合方法的参数高效改编
四、实验详解
数据集；实验设置；Baseline；计量指标；基础设施。
三组消融 路由策略
五、相关工作
六、代码讲解实现
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