论文提出 MoE 模型高效超参数迁移框架
kakaocorp · hf · 2026-08-24
该论文提出了一个两步超参数迁移框架，用于预测大规模混合专家模型的最优学习率。方法通过跨模型宽度和 Token 预算的缩放规律来实现预测，从而在不进行昂贵搜索的情况下实现高效的预训练。
所属事件:新框架用小模型迁移调参，大幅节省万亿 MoE 训练算力(2 条相关)→
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