ICLR 2025 Oral
ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识
最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学(广州)联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。 据了解,本届大会共收到 11672 篇论文,被选中做 Oral Presentation(口头报告)的比例约为 1.8%论文链接:::::不同于现阶段使用 MoE 架构的原始动机,ChartMoE 的目标不是扩展模型的容量,而是探究 MoE 这种 Sparse 结构在下游任务上的应用,通过对齐任务来增强模型对图表的理解能力,同时保持在其他通用任务上的性能。 不同于之前依赖 ramdom 或 co-upcycle 初始化的方法,ChartMoE 利用多样的对齐任务进行专家初始化。
4/1/2025 11:49:00 AM
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