Dense与MOE架构的区别与联系
Dense架构:
- 定义: 全连接层,其中每个神经元与下一层的每个神经元相连。
- 优点: 能够学习复杂的模式。
- 缺点: 计算成本高,无 specialization,所有神经元对每个输入都活跃。
- 适用场景: 适用于较小规模的模型或需要全连接的场景。
MOE(Mixture of Experts)架构:
- 定义: 包含多个专家网络和一个 gating网络,用于选择处理输入的专家。
- 优点: 计算效率高,允许专家专精于不同类型的输入,提高可扩展性和性能。
- 缺点: gating机制增加复杂性,可能产生通信开销,专家利用率不均。
- 适用场景: 适用于大规模模型,特...