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# PID控制

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  1. arXiv

    MoE负载均衡改按反馈控制设计:PID (I)在数据分布切换前后都把最忙专家压得更低

    混合专家(MoE)训练中的数据分布切换会打乱路由器已收敛的专家负载,而以往均衡方法只在平稳数据上评估。这项工作把负载均衡写成反馈控制:每个专家负载偏离均分份额的量是控制误差,加到路由分数上的每专家偏置是控制输入,辅助损失和ALF-LB分别对应比例项与符号积分项。只保留积分项的PID (I)在OLMoE骨干的预训练中途切换数据混合、以及OLMoE-1B-7B的持续预训练两种设置下,切换前后MaxVio都低于对比方法,困惑度相当。

  2. researchsquare.com

    递归训练不再等组织塌掉:闭环控制器把崩溃风险从2.67压到0.48,尾部覆盖守住97.4%

    生成模型反复用自身输出训练会收窄分布、先丢掉尾部,这类崩溃此前缺少在训练管线里实时纠偏的机制。HOMEOSTASIS把签名哈希链的溯源记录与预测熵、校准误差、表征漂移三项模型体征合成一个类李雅普诺夫风险量,再由PID控制器调节人类数据混合比例并决定隔离。在五维高斯递归测试台上,30个种子、20代训练下,闭环控制把最终崩溃风险从2.67降到0.48,尾部覆盖保持97.4%,而无控制时为66.2%;溯源门控隔离在控制之上未显示可检测的额外收益。

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