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LLM的MoE由什么构成:门控网络,专家网络

LLM的MoE由什么构成:门控网络,专家网络

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    • LLM的MoE由什么构成:门控网络,专家网络
      • 专家网络
      • 门控网络
      • MoE在联邦学习中的使用及原理

专家网络

  • 定义与特点:是一组独立的模型,每个模型都负责处理某个特定的子任务或学习输入空间的特定部分。这些专家可以是简单的线性回归模型、决策树,也可以是复杂的神经网络如多层感知机(MLP)、Transformer等。在不同的应用场景中,专家网络会根据具体任务进行定制。
  • 举例:在图像识别任务中,对于不同类型的图像场景或物体类别,可以设置不同的专家网络。如一个专家网络专门负责识别自然风景图像,擅长提取和处理自然风景中的颜色、纹理等特征;另一个专家网络则专注于识别人物图像,对人物的面部特征、肢体动作等有更深入的学习和理解。

门控网络

  • 定义与作用:负责根据输入数据的特征,动态地决定哪个专家模型应该被激活以生成最佳预测,并计算每个专家的贡献权重。门控网络自身也是通过学习得到的,它可以根据输入的特征来决定最佳的专家组合方式
  • 举例

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