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...
对于输入,模型只使用一部分处理本次输入所必须的参数进行计算。Mixture-of-Experts (MoE)就是这样的一种结构。在训练时,MoE维护多个expert子网络和路由网络。每个expert用于学习和存储来自不同领域的知识,而路由网络根据输入决定本次推理所用到的expert网络。 图2 Transformer MoE结构(图源:Switch Tranformer) 目前,最...
MoE(Mixture of Experts): 混合专家模型,这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 都会被动态分配给一些专家进行处理。这种做法使得计算更高效,因为每个专家都能在其擅长的特定任务上发挥出色。 Instruction Tuning: 指令微调,这...
简介:AI - MoE(Mixture-of-Experts)结构 MoE结构,全称为Mixture-of-Experts(混合专家)结构,是一种先进的神经网络架构设计,特别是在大规模语言模型如GPT-4等中得到广泛应用。该结构的核心思想是通过并行部署一组“专家”子模型,并引入一个动态路由机制来分配输入数据到各个专家进行处理,旨在提高模型的计算效率、模型...
混合专家模型（MixtureofExperts：MoE）的思想可以追溯到集成学习，集成学习是通过训练多个模型（基学习器）...
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 (1...
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神经科学原理 MOE(Mixture of Experts)是一种神经网络模型,适用于数据集中的数据产生方式不同的情况。它的工作原理如下: 1.分离训练多个模型:不同于一般的神经网络,MOE会根据数据分离训练多个模型,这些模型被称为专家。 2.门控模块:用于选择使用哪个专家。 3.实际输出:为各个模型的输出与门控...
混合专家(Mixture of Experts)是大模型一种技术,这个技术将大模型划分为不同的子专家模型,每次推理只选择部分专家网络进行推理,在降低成本的同时保证模型的效果。#人工智能# û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网专家 ...