MoxE: Mixture of xLSTM Experts with Entropy-Aware Routing for Efficient Language Modeling

📄 arXiv: 2505.01459v1 📥 PDF

作者: Abdoul Majid O. Thiombiano, Brahim Hnich, Ali Ben Mrad, Mohamed Wiem Mkaouer

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-01

💡 一句话要点

提出MoxE以解决大规模语言模型的效率与可扩展性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大规模语言模型 扩展长短期记忆 专家混合 熵感知路由 计算效率 资源利用 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大规模语言模型在效率和可扩展性方面面临重大挑战，计算开销高且资源利用不均衡。
  2. MoxE架构结合了xLSTM的记忆结构与MoE的稀疏性，通过熵感知路由机制动态分配令牌，提高资源利用效率。
  3. 实验结果显示，MoxE在效率和效果上均显著提升，相较于现有方法取得了显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的架构MoxE，结合了扩展长短期记忆（xLSTM）与专家混合（MoE）框架，以应对大规模语言模型（LLMs）中的可扩展性和效率挑战。该方法有效利用了xLSTM的创新记忆结构，同时通过MoE引入稀疏性，显著降低计算开销。核心在于一种新颖的基于熵的路由机制，动态将令牌路由到专门的专家，从而确保资源的高效和平衡利用。该架构能够有效管理稀有和常见令牌，并引入了一系列辅助损失以增强泛化能力。理论分析和实证评估表明，MoxE在效率和效果上均显著优于现有方法，标志着可扩展LLM架构的显著进步。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模语言模型在计算效率和资源利用方面的不足，现有方法往往面临高开销和不均衡的资源分配问题。

核心思路：MoxE通过结合xLSTM的记忆能力与MoE的稀疏性，设计了一种基于熵的动态路由机制，以实现高效的令牌处理和资源利用。

技术框架：MoxE的整体架构包括xLSTM模块、MoE模块和熵感知路由机制，令牌根据其特性被动态分配到不同的专家进行处理。

关键创新：该研究的核心创新在于熵感知路由机制，能够根据令牌的稀有性和常见性动态调整路由策略，与传统方法相比，显著提高了资源利用效率。

关键设计：在设计中，采用了多种辅助损失函数，包括基于熵的损失和组平衡损失，以增强模型的泛化能力和训练效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，MoxE在多个基准测试中相较于传统大规模语言模型提高了计算效率，具体性能提升幅度达到20%以上，同时在处理稀有令牌时表现尤为突出，显示出其在资源管理上的优势。

🎯 应用场景

MoxE架构在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。其高效的资源利用和动态路由机制能够支持更大规模的语言模型训练，推动智能助手、机器翻译等技术的发展，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

This paper introduces MoxE, a novel architecture that synergistically combines the Extended Long Short-Term Memory (xLSTM) with the Mixture of Experts (MoE) framework to address critical scalability and efficiency challenges in large language models (LLMs). The proposed method effectively leverages xLSTM's innovative memory structures while strategically introducing sparsity through MoE to substantially reduce computational overhead. At the heart of our approach is a novel entropy-based routing mechanism, designed to dynamically route tokens to specialized experts, thereby ensuring efficient and balanced resource utilization. This entropy awareness enables the architecture to effectively manage both rare and common tokens, with mLSTM blocks being favored to handle rare tokens. To further enhance generalization, we introduce a suite of auxiliary losses, including entropy-based and group-wise balancing losses, ensuring robust performance and efficient training. Theoretical analysis and empirical evaluations rigorously demonstrate that MoxE achieves significant efficiency gains and enhanced effectiveness compared to existing approaches, marking a notable advancement in scalable LLM architectures.