跨层共享专家提升 Transformer 参数利用率
原文标题：Improving Parameter Utilization by Sharing Neural Experts Across Layers in Transformers
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研究提出 CS-MoE，一种跨层专家共享的 Transformer 架构，将层独立专家与全局共享专家池结合，实现 token 级参数激活与 FLOPs 的弹性控制。实验表明 CS-MoE 在仅激活 55% 参数时困惑度低于同规模稠密 Transformer，并在固定 FLOPs 预算下逼近 MoE 表现。
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CS-MoE跨层共享专家池，仅激活55%参数即低于同规模稠密模型困惑度
- •CS-MoE在层独立专家外增加全局共享专家池，实现token级参数与FLOPs弹性控制
- •仅激活55%参数时困惑度低于同规模稠密Transformer
- •固定FLOPs预算下扩大共享池，性能单调提升并逼近消耗更多FLOPs的MoE
- •在计算成本与模型容量间形成灵活Pareto前沿
为什么重要：针对层间参数冗余，为算力受限场景提供介于稠密与MoE之间的架构选项。
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