EDWARD-NMT：自适应路由弹性维度稀疏 MoE 翻译架构
原文标题：EDWARD-NMT: Elastic Dimensions With Adaptive Routing and Dual-consistency for Neural Machine Translation
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论文提出 EDWARD-NMT，一种面向「一次训练、随处部署」的 MoE 编码器-解码器架构，可在推理时暴露多个可部署子网络。其创新包括 Matryoshka 式弹性维度、带学习阈值的自适应 sigmoid 路由，以及双一致性目标。在 PhoMT、WMT-14、OPUS-16 等基准上，全容量架构匹配或超越强 MoE 基线，子网络无需重训即优于同规模稠密 Transformer。
- 问题
- 稀疏 MoE 翻译模型需常驻全部专家且每 token 计算量固定，难以部署到资源受限设备。
- 方法
- Matryoshka 式弹性维度、带学习阈值的自适应 sigmoid 路由、双一致性目标，实现一次训练多处部署。
- 结果
- 在 PhoMT、WMT-14、OPUS-16 及多域 De-En 上全容量匹配或超越强 MoE 基线，子网络无需重训即优于同规模稠密 Transformer。
- 影响
- 单检查点即可按设备裁剪出可用子网，直接降低端侧多语言翻译的显存与算力门槛。
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