混合專家(Mixture of Experts, MoE)

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
投資理財內容聲明

混合專家(Mixture of Experts, MoE) 是一種機器學習與深度學習的模型架構,其核心理念是將多個專家模型(Experts)結合起來,根據輸入資料的不同特性,動態選擇最適合的專家模型或模型的組合進行處理。這樣可以實現更高效、更有針對性的計算,同時減少不必要的運算負擔。

核心概念:

  1. 專家模型(Experts)
    • 每個專家模型是一個獨立的神經網絡或子模型,專注於處理某一類特定的任務或輸入數據特性。
    • 這些專家模型可以相互獨立訓練,也可以在共享的基礎架構上協同優化。
  2. 門控網絡(Gating Network)
    • 門控網絡是額外的子模型,負責決定哪些專家模型需要被激活(使用)。
    • 門控網絡通常會根據輸入數據生成一個概率分佈,用於對專家模型進行加權組合。
    • 例如,當輸入一筆數據時,門控網絡可能決定只激活兩個專家模型,而忽略其他的專家模型。
  3. 稀疏激活(Sparse Activation)
    • MoE 架構的一大特點是只激活少數的專家模型(例如100個專家中只激活2-3個)。
    • 這可以顯著降低計算成本,同時保留高效能。
  4. 加權組合
    • 最終的輸出是由激活的專家模型的預測結果,經過加權組合後生成的。

優勢:

  1. 高效計算
    • 由於只激活少量專家模型,計算資源能夠被有效利用,特別是在處理大規模模型時。
  2. 可擴展性(Scalability)
    • MoE 可以擴展至非常大的規模,例如包含數千個專家模型,而不會顯著增加運算成本。
  3. 任務專用性
    • 專家模型可以專注於處理特定的任務或數據分佈,從而提高整體模型的精準度。
  4. 靈活性
    • 可以根據輸入數據的不同特性,動態選擇最適合的專家模型來提升效能。

應用場景:

  1. 自然語言處理(NLP)
    • Google 的 Switch Transformer 和 GLaM(Generalist Language Model)等模型基於 MoE 架構。這些模型在訓練與推理時顯著減少計算成本,同時在大規模數據集上仍能達到優異效能。
  2. 計算機視覺(CV)
    • 在影像分類、目標檢測等任務中,MoE 可透過不同專家模型專注於特定影像特徵,提高分類的準確性。
  3. 推薦系統
    • MoE 可根據使用者行為特徵選擇不同的推薦模型,提升推薦的準確度。
  4. 多任務學習
    • 在解決多任務問題時,MoE 架構可讓不同的專家模型專注於不同的任務。

具體示例:

假設一個文本翻譯系統採用了 MoE 架構:

  • 該系統包含10個專家模型,每個專家分別專注於不同的語言對(例如英語-法語、英語-德語)。
  • 當門控網絡接收到一個英語輸入句子時,它會自動選擇專注於英語-法語翻譯的專家模型進行翻譯,而不會浪費資源激活與此無關的專家模型。

著名案例:

  1. Switch Transformer
    • Google 提出的一種基於 MoE 的語言模型,具備稀疏激活特性,效能與全激活的 Transformer 模型相當,但計算成本更低。
  2. GLaM(Generalist Language Model)
    • 另一種基於 MoE 的語言模型,計算效率更高,可在稀疏激活下完成多任務處理。

總結:

混合專家(MoE)架構透過動態選擇子模型與稀疏激活機制,在降低計算成本的同時,提升模型效

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
DA的美股日記
6會員
294內容數
DA的美股日記的其他內容
2025/04/26
✅ 什麼是「貨幣市場基金」? 貨幣市場基金是一種非常低風險的投資工具,主要投資在: 短期國庫券(T-bills) 銀行定存 短期政府或高信評企業的商業票據 它的特性是: 收益穩定但很低 隨時可以提領(高度流動性) 是現金的替代品,投資人常用來暫停觀望、停泊資金 📉 如果「大量流
2025/04/26
✅ 什麼是「貨幣市場基金」? 貨幣市場基金是一種非常低風險的投資工具,主要投資在: 短期國庫券(T-bills) 銀行定存 短期政府或高信評企業的商業票據 它的特性是: 收益穩定但很低 隨時可以提領(高度流動性) 是現金的替代品,投資人常用來暫停觀望、停泊資金 📉 如果「大量流
2025/03/29
✅ DPI 是什麼? 它是指一個人 收到的總收入 扣除 個人所得稅後,真正可以自由支配來消費或儲蓄的收入。 🔍 舉例說明: 假設你這個月收入為 $5,000 你繳了 $1,000 的所得稅 那你的 DPI 就是: 這 $4,000 就是你可以拿來: 消費(吃飯、旅遊、買衣服)
2025/03/29
✅ DPI 是什麼? 它是指一個人 收到的總收入 扣除 個人所得稅後,真正可以自由支配來消費或儲蓄的收入。 🔍 舉例說明: 假設你這個月收入為 $5,000 你繳了 $1,000 的所得稅 那你的 DPI 就是: 這 $4,000 就是你可以拿來: 消費(吃飯、旅遊、買衣服)
2025/03/29
🔹 1. PCE Price Index(個人消費支出物價指數)是「物價變化率」的指標 PCE = Personal Consumption Expenditures PCE Price Index 反映的是「你買的東西變貴了多少?」 ✅ 舉例說明: 假設你這個月花了100元買東西,跟上個
2025/03/29
🔹 1. PCE Price Index(個人消費支出物價指數)是「物價變化率」的指標 PCE = Personal Consumption Expenditures PCE Price Index 反映的是「你買的東西變貴了多少?」 ✅ 舉例說明: 假設你這個月花了100元買東西,跟上個
看更多
你可能也想看
Thumbnail
「欸!這是在哪裡買的?求連結 🥺」 誰叫你太有品味,一發就讓大家跟著剁手手? 讓你回購再回購的生活好物,是時候該介紹出場了吧! 「開箱你的美好生活」現正召喚各路好物的開箱使者 🤩
Thumbnail
「欸!這是在哪裡買的?求連結 🥺」 誰叫你太有品味,一發就讓大家跟著剁手手? 讓你回購再回購的生活好物,是時候該介紹出場了吧! 「開箱你的美好生活」現正召喚各路好物的開箱使者 🤩
Thumbnail
介紹朋友新開的蝦皮選物店『10樓2選物店』,並分享方格子與蝦皮合作的分潤計畫,註冊流程簡單,0成本、無綁約,推薦給想增加收入的讀者。
Thumbnail
介紹朋友新開的蝦皮選物店『10樓2選物店』,並分享方格子與蝦皮合作的分潤計畫,註冊流程簡單,0成本、無綁約,推薦給想增加收入的讀者。
Thumbnail
本文探討機器學習的基本原理及其應用目的。機器學習的基本原理包括數據預處理、模型選擇、訓練、評估和持續學習,以及特徵工程和超參數調優。機器學習可用於預測、分類、聚類、異常檢測等多種目的,應用範圍涵蓋金融、醫療、電商等領域。
Thumbnail
本文探討機器學習的基本原理及其應用目的。機器學習的基本原理包括數據預處理、模型選擇、訓練、評估和持續學習,以及特徵工程和超參數調優。機器學習可用於預測、分類、聚類、異常檢測等多種目的,應用範圍涵蓋金融、醫療、電商等領域。
Thumbnail
混合專家架構(Mixture of Experts, MoE)在DeepSeek中透過多種方式顯著提高了決策質量。 以下是該架構如何實現這一目標的幾個關鍵方面: 動態激活機制 選擇性激活 DeepSeek的MoE架構允許模型在處理查詢時,僅激活與該任務最相關的專家。 這種選
Thumbnail
混合專家架構(Mixture of Experts, MoE)在DeepSeek中透過多種方式顯著提高了決策質量。 以下是該架構如何實現這一目標的幾個關鍵方面: 動態激活機制 選擇性激活 DeepSeek的MoE架構允許模型在處理查詢時,僅激活與該任務最相關的專家。 這種選
Thumbnail
當我們談到「激活參數」時,其實是指 深度學習模型在推理或訓練過程中,哪些參數(例如權重和偏置)會被用到來計算輸出的結果。在 MoE(混合專家)架構中,激活參數是一個核心概念,因為它的設計特性是每次只用一部分參數來完成計算,而非所有參數。 下面是詳細的流程解釋,幫助您了解「激活參數」在 MoE 架構
Thumbnail
當我們談到「激活參數」時,其實是指 深度學習模型在推理或訓練過程中,哪些參數(例如權重和偏置)會被用到來計算輸出的結果。在 MoE(混合專家)架構中,激活參數是一個核心概念,因為它的設計特性是每次只用一部分參數來完成計算,而非所有參數。 下面是詳細的流程解釋,幫助您了解「激活參數」在 MoE 架構
Thumbnail
1. 參數使用方式 傳統大型模型(全連接 Transformer 模型): 激活全部參數: 每次處理輸入數據時,模型中的所有參數(例如權重和偏置)都會參與計算,無論輸入的特性或需求。 特點: 運算負擔大,因為無論輸入的複雜性或性質如何,模型都需要用所有的參數進行推理。 訓練和推理時需要更高
Thumbnail
1. 參數使用方式 傳統大型模型(全連接 Transformer 模型): 激活全部參數: 每次處理輸入數據時,模型中的所有參數(例如權重和偏置)都會參與計算,無論輸入的特性或需求。 特點: 運算負擔大,因為無論輸入的複雜性或性質如何,模型都需要用所有的參數進行推理。 訓練和推理時需要更高
Thumbnail
隨著人工智慧的快速發展,機器學習、深度學習和強化學習成為重要的研究主題。本文將探討這三者之間的區別與聯繫,包括定義、特點及其應用場景。機器學習作為基礎技術,深度學習利用多層神經網絡,強化學習則通過試錯逐步優化決策。本研究還將分析它們各自的優勢、挑戰及未來發展前景。
Thumbnail
隨著人工智慧的快速發展,機器學習、深度學習和強化學習成為重要的研究主題。本文將探討這三者之間的區別與聯繫,包括定義、特點及其應用場景。機器學習作為基礎技術,深度學習利用多層神經網絡,強化學習則通過試錯逐步優化決策。本研究還將分析它們各自的優勢、挑戰及未來發展前景。
Thumbnail
你知道「凸組合」和「凸包」在機器學習中有多重要嗎?許多演算法都依賴它們來提升效能。接下來簡單介紹它們的幾個應用: ▌線性模型 在**線性回歸**中,特徵的加權組合若限制為「非負且和為1」,就是凸組合。這可以讓模型結果更穩定。 ▌集成學習 **集成學習**透過多個模型的預測加權組合來提升準確度
Thumbnail
你知道「凸組合」和「凸包」在機器學習中有多重要嗎?許多演算法都依賴它們來提升效能。接下來簡單介紹它們的幾個應用: ▌線性模型 在**線性回歸**中,特徵的加權組合若限制為「非負且和為1」,就是凸組合。這可以讓模型結果更穩定。 ▌集成學習 **集成學習**透過多個模型的預測加權組合來提升準確度
Thumbnail
在資料科學中常可以聽到「權重」,可藉由專家經驗和機器學習取得「權重」,但他們差別是什麼?在透過演算法決定權重的想法相對盛行的現今,又如何整合兩種途徑的結果?
Thumbnail
在資料科學中常可以聽到「權重」,可藉由專家經驗和機器學習取得「權重」,但他們差別是什麼?在透過演算法決定權重的想法相對盛行的現今,又如何整合兩種途徑的結果?
Thumbnail
人們透過機器學習(machine learning),試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長,不僅可以運用在生活各方面的功能提升,甚至還能透過這些既有的資料,起到鑑往知來的效果,處在當今資訊爆炸的時代,正是你開始學機器學習的最好時機!
Thumbnail
人們透過機器學習(machine learning),試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長,不僅可以運用在生活各方面的功能提升,甚至還能透過這些既有的資料,起到鑑往知來的效果,處在當今資訊爆炸的時代,正是你開始學機器學習的最好時機!
Thumbnail
多任務學習指的是使用多個相關的任務目標(Multiple objectives)來學習共享的表示方法。在這篇文章中,我們會介紹 google 的 youtube recommender 系統就是利用 Multi-gate Mixture of Experts 來達成多目標多任務學習的方式。
Thumbnail
多任務學習指的是使用多個相關的任務目標(Multiple objectives)來學習共享的表示方法。在這篇文章中,我們會介紹 google 的 youtube recommender 系統就是利用 Multi-gate Mixture of Experts 來達成多目標多任務學習的方式。
Thumbnail
人工智慧、機器學習、深度學習這三個名詞,都是最近經常被提起的行話;它們彼此緊密相關,但意義又不太相同,偶爾還會被誤用。本文就用白話來說明一下,這三個奇妙的東西到底是什麼。
Thumbnail
人工智慧、機器學習、深度學習這三個名詞,都是最近經常被提起的行話;它們彼此緊密相關,但意義又不太相同,偶爾還會被誤用。本文就用白話來說明一下,這三個奇妙的東西到底是什麼。
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News