arXiv cs.LG·16 天前★ 2

研究:MoE 专家路由统计并非量化敏感性的可靠代理

原文标题:Task-Phase-Conditioned Expert Routing Is Not a Reliable Proxy for Quantization Sensitivity in MoE FFN Tensors

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AI 智能摘要

论文研究 语言模型中逐层逐任务阶段的专家路由统计能否指导混合精度量化,基于 -3.6-35B-A3B 构建路由捕获与剖析流程。实验表明路由引导的重新分配在各质量层级均未超越均匀基线,路由行为统计是未经验证的量化成本代理。

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问题
MoE 逐层逐任务阶段的专家路由统计能否指导混合精度量化。
方法
在 ik_llama.cpp 构建路由捕获与剖析流程,由熵、CV、Jaccard 等合成敏感度分数并用坐标下降分配比特。
结果
各质量层级路由引导重分配均未超越均匀基线;陡峭档随机重分配与路由引导差距在 1 SE 内。
影响
提醒工程师不要用路由统计做量化敏感度代理,MoE 混合精度应另找依据。
所属主题Qwen4
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原始标题:Task-Phase-Conditioned Expert Routing Is Not a Reliable Proxy for Quantization Sensitivity in MoE FFN Tensors
AI 中文标题:研究:MoE 专家路由统计并非量化敏感性的可靠代理
来源:arXiv cs.LG · 发布于 16 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:混合专家 / 量化 / 模型压缩 / Qwen / arXiv
关键词:MoE 量化 / 专家路由 / 混合精度量化 / 模型压缩 / Qwen
AI 处理:2026/10/16 12:02:14 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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