DuplexTune：耦合状态重放降低 MoE 微调显存
原文标题：DuplexTune: Coupled-State Replay for Memory-Efficient Mixture-of-Experts Adaptation
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论文提出 DuplexTune，通过可训练宽度桥连接两条残差流，重放耦合隐藏状态以适配 MoE 模型，并冻结路由权重。在 Qwen1.5-MoE-A2.7B 单卡 H800 上，峰值显存 38.8GB（对比带检查点的监督微调 64.8GB），吞吐 25.1 对 19.9 样本/秒，MMLU 67.2%、GSM8K 75.6%、MT-Bench 7.69，但多语言能力弱于基线。
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DuplexTune在单卡H800上把MoE微调峰值显存从64.8GB降到38.8GB。
- •用可训练宽度桥连接两条残差流，重放耦合隐藏状态以适配MoE模型，路由权重保持冻结
- •先做桥预热再适配骨干，并分析隐式状态恢复方程的收敛与重放条件
- •Qwen1.5-MoE-A2.7B单卡H800峰值显存38.8GB，对比带检查点的监督微调64.8GB
- •吞吐25.1对19.9样本/秒；MMLU 67.2%、GSM8K 75.6%、MT-Bench 7.69
- •多语言能力弱于带检查点的基线
为什么重要：为MoE模型单卡微调给出显存与吞吐的具体权衡数据，对算力受限的微调团队有参考价值。
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