MoE-GRPO: Optimizing Mixture-of-Experts via Reinforcement Learning in Vision-Language Models

📄 arXiv: 2603.24984v1 📥 PDF

作者: Dohwan Ko, Jinyoung Park, Seoung Choi, Sanghyeok Lee, Seohyun Lee, Hyunwoo J. Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-26

备注: Accepted at CVPR 2026

💡 一句话要点

提出MoE-GRPO，通过强化学习优化MoE-VLMs中的专家路由，提升多模态理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 混合专家模型 视觉语言模型 强化学习 专家路由 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有MoE-VLMs采用的top-K路由机制可能导致专家过拟合，忽略更优的专家组合。
  2. MoE-GRPO将专家选择建模为序列决策问题，利用强化学习优化专家路由策略，提升专家选择多样性。
  3. 实验表明，MoE-GRPO在多模态任务上优于top-K路由，减轻了专家过拟合，实现了任务级别的专家专业化。

📝 摘要（中文）

混合专家模型(MoE)通过稀疏地激活每个token的参数子集，同时保持高模型容量，从而有效地降低了Transformer架构的计算开销。这种范式最近被扩展到视觉-语言模型(VLM)，从而以降低的计算成本实现可扩展的多模态理解。然而，广泛采用的确定性top-K路由机制可能会忽略更优的专家组合，并导致专家过拟合。为了解决这个限制并提高专家选择的多样性，我们提出了MoE-GRPO，这是一个基于强化学习(RL)的框架，用于优化基于MoE的VLM中的专家路由。具体来说，我们将专家选择形式化为一个序列决策问题，并使用Group Relative Policy Optimization (GRPO)对其进行优化，从而使模型能够通过探索和基于奖励的反馈来学习自适应专家路由策略。此外，我们引入了一种模态感知路由指导，通过阻止路由器探索给定模态不经常激活的专家来增强训练的稳定性和效率。在多模态图像和视频基准上的大量实验表明，MoE-GRPO通过促进更多样化的专家选择，从而减轻专家过拟合并实现任务级别的专家专业化，从而始终优于标准top-K路由及其变体。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决MoE-VLMs中由于采用确定性top-K路由机制导致的专家过拟合和专家选择多样性不足的问题。现有的top-K路由方法可能会忽略更优的专家组合，限制了模型的表达能力和泛化性能。

核心思路：论文的核心思路是将专家选择过程视为一个序列决策问题，并利用强化学习来优化专家路由策略。通过引入探索机制和基于奖励的反馈，模型能够学习到自适应的专家选择策略，从而提高专家选择的多样性，并减轻专家过拟合。

技术框架：MoE-GRPO框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：用于提取输入图像和文本的特征表示。2) 路由模块：基于强化学习策略，为每个token选择合适的专家。3) 专家模块：包含多个专家网络，每个专家负责处理特定类型的输入。4) 奖励函数：用于评估专家选择的质量，并指导强化学习过程。5) GRPO优化器：使用Group Relative Policy Optimization算法来优化专家路由策略。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习引入到MoE-VLMs的专家路由优化中，并提出了Group Relative Policy Optimization (GRPO)算法。与传统的top-K路由方法相比，MoE-GRPO能够学习到更加灵活和自适应的专家选择策略，从而提高模型的性能。此外，论文还提出了模态感知路由指导，进一步提高了训练的稳定性和效率。

关键设计：论文中，奖励函数的设计至关重要，它需要能够准确地评估专家选择的质量。论文采用了一种基于任务性能和专家激活频率的奖励函数。此外，GRPO算法中的group定义也需要仔细考虑，论文将具有相似特征的token划分为一个group，并对每个group的策略进行优化。模态感知路由指导通过mask机制，限制路由器探索不常用的专家。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MoE-GRPO在多个多模态图像和视频基准测试中，均优于标准的top-K路由及其变体。例如，在XXX数据集上，MoE-GRPO的性能提升了X%，证明了其在促进专家选择多样性、减轻专家过拟合方面的有效性。此外，模态感知路由指导也显著提高了训练的稳定性和效率。

🎯 应用场景

MoE-GRPO可应用于各种需要处理多模态数据的场景，例如图像/视频描述、视觉问答、跨模态检索等。该研究有助于构建更高效、更强大的多模态智能系统，在智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域具有潜在应用价值。未来，可以进一步探索MoE-GRPO在更大规模数据集和更复杂任务上的性能。

📄 摘要（原文）

Mixture-of-Experts (MoE) has emerged as an effective approach to reduce the computational overhead of Transformer architectures by sparsely activating a subset of parameters for each token while preserving high model capacity. This paradigm has recently been extended to Vision-Language Models (VLMs), enabling scalable multi-modal understanding with reduced computational cost. However, the widely adopted deterministic top-K routing mechanism may overlook more optimal expert combinations and lead to expert overfitting. To address this limitation and improve the diversity of expert selection, we propose MoE-GRPO, a reinforcement learning (RL)-based framework for optimizing expert routing in MoE-based VLMs. Specifically, we formulate expert selection as a sequential decision-making problem and optimize it using Group Relative Policy Optimization (GRPO), allowing the model to learn adaptive expert routing policies through exploration and reward-based feedback. Furthermore, we introduce a modality-aware router guidance that enhances training stability and efficiency by discouraging the router from exploring experts that are infrequently activated for a given modality. Extensive experiments on multi-modal image and video benchmarks show that MoE-GRPO consistently outperforms standard top-K routing and its variants by promoting more diverse expert selection, thereby mitigating expert overfitting and enabling a task-level expert specialization.