Обзор моделей Mixture of Experts (Смесь экспертов) в LLM скачать в хорошем качестве

Обзор моделей Mixture of Experts (Смесь экспертов) в LLM

Обзор архитектуры Mixture of Experts (MoE) в контексте больших языковых моделей (LLM). Авторы исследуют, как MoE позволяет существенно масштабировать модели с минимальными вычислительными затратами, подробно описывая ключевые аспекты, включая различные алгоритмические разработки (функции маршрутизации, типы экспертных сетей, гиперпараметры) и системные соображения (вычисления, коммуникации и хранение). Кроме того, в обзоре рассматриваются схемы обучения и инференса, такие как переход от плотных к разреженным моделям, и практическое применение MoE в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и рекомендательные системы. В заключении авторы обозначают ключевые проблемы и перспективные направления будущих исследований, такие как стабильность обучения и специализация экспертов. 00:00 — Секрет эффективности ИИ: Мозг на триллион. 00:14 — Закон масштабирования и его пределы. 00:48 — Решение из прошлого: Смесь экспертов (MoE). 01:12 — Разница между плотными и разреженными моделями. 01:40 — Как устроен MoE-слой: Маршрутизатор и эксперты. 02:15 — Механизм маршрутизации Top-K. 02:55 — Проблема дисбаланса и ее решение: Балансировка нагрузки. 03:20 — Хронология революции MoE: От теории к практике. 03:57 — Сравнение производительности: Эффективность MoE в цифрах. 04:21 — Ключевые выводы и преимущества технологии. Сайт: https://systems-analysis.ru Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki X (Twitter): https://x.com/system_ru Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru #ИИ #AI #MixtureOfExperts #MoE #СмесьЭкспертов #НейронныеСети #LLM #БольшиеЯзыковыеМодели #Mixtral #МашинноеОбучение #Технологии #ИскусственныйИнтеллект #ЭффективностьИИ #МасштабированиеИИ #УсловныеВычисления