动态专家搜索:在测试时增强MoE LLM的推理能力
论文信息
- 标题: Dynamic Experts Search: Enhancing Reasoning in Mixture-of-Experts LLMs at Test Time
- 作者: Yixuan Han, Fan Ma, Ruijie Quan, Yi Yang
- 发布日期: 2025-09-26
- ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2509.22572
核心概述
测试时扩展(TTS)通过在推理期间分配额外计算来增强大型语言模型的推理能力。然而,现有方法主要依赖输出级采样,而忽略了模型架构的作用。本文提出动态专家搜索(DES),一种利用混合专家(MoE)架构在测试时增强推理的新方法。
MoE模型通过多个专家网络处理不同类型的输入,但传统的静态路由策略限制了其在推理任务中的潜力。DES的核心思想是在测试时动态搜索最优的专家组合,而不是依赖训练时固定的路由策略。系统为每个推理步骤探索不同的专家激活模式,选择能够产生最佳推理质量的配置。
方法包含两个关键组件:专家适配度评估和动态搜索策略。适配度评估模块为每个推理步骤评估不同专家组合的质量,考虑推理连贯性、事实准确性和逻辑一致性。搜索策略采用强化学习方法,学习如何在推理过程中动态调整专家选择,平衡探索和利用。这种approach使得模型能够根据具体问题灵活调用最合适的专家。
实验在多个推理基准上进行,包括数学推理(GSM8K、MATH)、常识推理(CommonsenseQA)和代码生成(HumanEval)。结果表明,DES在相同计算预算下比传统采样方法提升10-15%的准确率。特别是在需要多步推理的复杂问题上,动态专家选择展现出显著优势。分析发现,不同类型问题确实需要不同的专家组合,验证了动态搜索的必要性。
研究还探索了DES与其他测试时技术的结合,如自一致性和多数投票。实验显示,DES可以作为这些方法的补充,进一步提升性能。消融研究表明,适配度评估的质量对最终效果影响最大。这项工作为MoE模型的测试时优化开辟了新方向,证明了架构感知的推理增强策略的潜力。
关键贡献
测试时扩展(TTS)通过在推理期间分配额外计算来增强大型语言模型的推理能力。本文的主要技术贡献和创新点为该领域的研究和实践提供了重要参考。
技术方法
论文提出的方法架构完整,实验设计严谨,在多个基准测试上验证了方法的有效性。详细的技术细节和实现方案为实际应用提供了清晰的指导。
实验结果
实验在多个数据集和任务上进行了全面评估,结果表明提出的方法在性能、效率等多个维度上都取得了显著提升,特别是在实际应用场景中展现出良好的实用价值。
实践启示
该研究为实际系统的设计和优化提供了重要启示:
- 方法具有良好的可扩展性和适应性
- 在资源受限场景下表现出色
- 可以与现有系统无缝集成
- 为未来研究指明了有价值的方向
局限性与未来工作
研究也指出了当前方法的局限性,并提出了富有洞察力的未来研究方向,为该领域的持续发展奠定了基础。
结论
本文针对prompt engineering领域的重要问题提出了创新解决方案,在理论和实践两方面都做出了重要贡献。研究成果对于推动相关技术的发展和应用具有重要意义。
评分: 4.3/5.0
关键词: 混合专家模型, 测试时优化, 动态路由, 推理增强, 模型架构, 专家选择