MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种用于提升深度学习模型性能和效率的技术架构。其主要由一组...
层级混合专家系统 (Hierarchical Mixtures of Experts, HME) 包含多个层级的 MoE 系统。下图是两级 MoE,在这个例子中,图中两个 MoE 底部的组件与顶部的门控组合产生 HME 系统。底部的每个 MoE 由一个门控和两个专家组成。 4 混合专家系统和决策树 决策树使用分治方法来拟合特征空间,每个子树都可以被认为是一个...
转译:什么是“专家混合模型”(Mixture-of-Experts,MoE)? “专家混合模型”是一种创新的神经网络架构设计,它在 Transformer 架构中融合了众多的专家/模型层。在这种设计中,数据流动时,每一个输入的 Token 都...
转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=kb6eH0zCnl8&list=PLTWM4vrO7XA-f_BcMDtWDMgpIxGz1MfXT&index=5)在本视频中,我们回顾了谷歌发表的一篇非常重要的论文,论文中介绍了 Mixture-of-Experts (MoE) 层,作者包括 Geoffrey Hinton。这篇论文的标题是《Outrageously Large Neural Networks: The ...
大家好，欢迎收听本期播客。今天，我们将讨论混合专家（Mixture of Experts，简称 MoE）算法。 这是一个非常强大且实用的机器学习算法，在处理复杂任务时非常有效。首先，我们来了解一下什么是 MoE 算法。 MoE 算法是一种集成学习算法，它将一个复杂的任务分解成多个子任务，然后训练多个专家模型来解决这些子任务。
最近接触到Mixture-of-Experts (MoE)这个概念,才发现这是一个已经有30多年历史、至今依然在被广泛应用的技术,所以读了相关的几篇经典论文,在这里总结一下。 1. Adaptive mixtures of local experts, Neural Computation'1991 期刊/会议:Neural Computation (1991) ...
Mixture of Experts (MoE) 是一种多模型集成方法,它允许不同的“专家”模型专注于输入数据的不同部分。在序列处理任务中,MoE 可以用于构建更强大的模型来处理时序数据,如文本、语音或时间序列分析。 在处理序列数据时,MoE 的基本思想是: 1. 路由机制:首先,设计一个“门控网络”(gating network),该网络会根据...
本次主要介绍了两篇和moe有关的文章(都是google的文章),moe作为目前大语言模型的基础广泛应用到商业场景和研究场景中《OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER》2017《Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter M,
A system includes a neural network that includes a Mixture of Experts (MoE) subnetwork between a first neural network layer and a second neural network layer. The MoE subnetwork includes multiple expert neural networks. Each expert neural network is configured to process a first layer output ...
2.2. Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型 从MMoE的名称来看,可以看到主要包括两个部分,分别为:Multi-gate(多门控网络)和Mixture-of-Experts(混合专家)。 2.2.1. Mixture-of-Experts(MoE)模型 MoE模型可以表示为 其中 , 表示的是 的第 个输出值,代表的是选择专家 ...