‘Модель «Смесь экспертов» (MoE) в искусственном интеллекте простой учебник с программированием Python PyTorch’
MoE Модель искусственного интеллекта, объединяющая экспертов и простой учебник по программированию на Python с использованием PyTorch
В искусственном интеллекте концепция “Смесь экспертов” (MoE) служит символом коллаборативного интеллекта и воплощает поговорку “целое больше, чем сумма его частей”. Модель MoE объединяет преимущества различных экспертных моделей для обеспечения более точных прогнозов. Она структурирована вокруг сети управления и набора экспертных сетей, каждая из которых специализируется на определенных аспектах конкретной задачи.
Я создал видео, в котором объясняю концепцию MoE с помощью дружественных образцов кода. Надеюсь, что оно поможет вам лучше понять внутреннее устройство MoE.
В этой статье я подробнее рассматриваю тот же код, который использовал в видео. Давайте сначала обсудим архитектуру “Смеси экспертов”, а затем перейдем к обсуждению кода.
Архитектура MoE
MoE состоит из двух типов сетей: (1) экспертных сетей и (2) сети управления (гейтинга).
- Пристегните ремни Falcon 180B – уже здесь!
- Функции активации в нейронных сетях
- Включите передачу ‘Forza Motorsport’ отправляется на GeForce NOW
- Экспертные сети: Экспертные сети – это специализированные модели, каждая из которых обучена отличаться в определенном подмножестве данных. Идея MoE состоит в том, чтобы иметь несколько экспертов с дополняющими друг друга преимуществами, обеспечивая всеобъемлющее покрытие пространства проблемы.
- Сеть управления (гейтинг): Сеть управления действует как дирижер, организуя вклады отдельных экспертов. Она изучает (или взвешивает), какая сеть хорошо справляется с тем или иным типом входных данных. Обученная сеть управления может оценивать новые векторы ввода и назначать ответственность за их обработку наиболее подходящему эксперту или комбинации экспертов на основе их компетентности. Сеть управления динамически корректирует весовое значение выхода экспертов в зависимости от их релевантности для текущего ввода, обеспечивая индивидуальный отклик.
