V-MoE 在上游、few-shot 和完整微调指标方面大大优于 Dense 的竞争者。此外,在推理时,V-MoE 模型可以调整为:1) 计算量或实际运行时间一半的情况下匹配最大的 Dense 模型性能,或者 2) 成本相当的情况下显著优于最大的 Dense 模型。 基于优先级的 Batch 路由算法 (Batch Prioritized Routing): V-MoE 提出一...
GMoE-Adapter 展示了结合领域特定知识与来自多种来源的广泛、通用学习的混合适应策略的潜力。 图2:门控专家混合适配器(GMoE-Adapter)框架与标准适配器和 MoE-Adapter 方法的对比 通过Med-VTAB 基准和对适应策略与扩展规律的研究,这项工作将为医学视觉任务适应研究设立新的标准。而通过强调定制适应技术的重要性和对...