論文の概要: Mixture of Experts (MoE): A Big Data Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16352v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 20:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:21:46.919520
• Title: Mixture of Experts (MoE): A Big Data Perspective
• Title（参考訳）: 専門家の混在(MoE):ビッグデータの展望
• Authors: Wensheng Gan, Zhenyao Ning, Zhenlian Qi, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 専門家の混在(MoE)は優れたパフォーマンスと幅広い応用の見通しを示している。 本稿では,ビッグデータ処理におけるMoEの原理,技術,応用を体系的に詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.785207813971134
• License:
• Abstract: As the era of big data arrives, traditional artificial intelligence algorithms have difficulty processing the demands of massive and diverse data. Mixture of experts (MoE) has shown excellent performance and broad application prospects. This paper provides an in-depth review and analysis of the latest progress in this field from multiple perspectives, including the basic principles, algorithmic models, key technical challenges, and application practices of MoE. First, we introduce the basic concept of MoE and its core idea and elaborate on its advantages over traditional single models. Then, we discuss the basic architecture of MoE and its main components, including the gating network, expert networks, and learning algorithms. Next, we review the applications of MoE in addressing key technical issues in big data. For each challenge, we provide specific MoE solutions and their innovations. Furthermore, we summarize the typical use cases of MoE in various application domains. This fully demonstrates the powerful capability of MoE in big data processing. We also analyze the advantages of MoE in big data environments. Finally, we explore the future development trends of MoE. We believe that MoE will become an important paradigm of artificial intelligence in the era of big data. In summary, this paper systematically elaborates on the principles, techniques, and applications of MoE in big data processing, providing theoretical and practical references to further promote the application of MoE in real scenarios.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代が到来するにつれ、従来の人工知能アルゴリズムは大量の多様なデータの要求を処理するのに苦労している。 専門家の混在(MoE)は優れたパフォーマンスと幅広い応用の見通しを示している。 本稿では,この分野での最近の進歩を,基本原理,アルゴリズムモデル,重要な技術的課題,MoEの応用実践など,さまざまな観点から詳細にレビューし,分析する。 まず、MoEの基本概念とその中核概念を紹介し、従来のシングルモデルよりもその優位性について詳述する。 そこで,本研究では,ゲーティングネットワーク,エキスパートネットワーク,学習アルゴリズムなど,MoEの基本アーキテクチャとその主要コンポーネントについて論じる。 次に、ビッグデータの重要な技術的問題に対処するためのMoEの応用についてレビューする。 それぞれの課題に対して、特定のMoEソリューションとそのイノベーションを提供しています。 さらに、様々なアプリケーションドメインにおけるMoEの典型的なユースケースを要約する。 これはビッグデータ処理におけるMoEの強力な能力を完全に証明している。 また、ビッグデータ環境におけるMoEの利点を分析します。 最後に,MoEの今後の開発動向について考察する。 私たちは、ビッグデータの時代において、MoEが人工知能の重要なパラダイムになると信じています。 本稿では,ビッグデータ処理におけるMoEの原理,技術,応用を体系的に詳述し,実シナリオにおけるMoEの適用をさらに促進するための理論的,実践的な参照を提供する。

関連論文リスト

• AI Foundation Model for Heliophysics: Applications, Design, and Implementation [1.2851259989174175]
  ファンデーションモデル(FM)は、大規模なデータセットで事前トレーニングされている。 本報告では, 医療用FMの設計基準について概観する。 ヘリオフィジカル領域でFMを設計した最初の研究であると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T15:48:28Z)
• A Survey on Model MoErging: Recycling and Routing Among Specialized Experts for Collaborative Learning [136.89318317245855]
  MoErgingは、専門家のモデルをリサイクルして、パフォーマンスや一般化を改善した集約システムを構築することを目的としている。 MoErgingメソッドの重要なコンポーネントは、特定の入力やアプリケーションに使用する専門家モデルを決定するルータの作成である。 このサーベイには、キーデザインの選択をカタログ化し、各手法に適した適用方法を明確にするための新しい分類が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T17:49:00Z)
• A Survey on Mixture of Experts [11.801185267119298]
  モデルキャパシティを最小限のオーバーヘッドでスケールアップする有効な方法として、専門家(MoE)の混在が現れた。 MoEは、最小限のオーバーヘッドでモデルキャパシティを実質的にスケールアップする効果的な方法として登場した。 この調査は、このギャップを埋めることを目指しており、MoEの複雑さを探求する研究者にとって不可欠なリソースとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:34:33Z)
• A Closer Look into Mixture-of-Experts in Large Language Models [26.503570706063634]
  エクササイズ・オブ・エクササイズ(Mixture-of-experts, MOE)は,その特性と顕著な性能から注目を集めている。 MoEアーキテクチャは計算効率を犠牲にすることなくモデルサイズを増大させることができる。 本稿は,MoEベースの大規模言語モデルの内部動作を理解するための最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T10:07:57Z)
• Training and Serving System of Foundation Models: A Comprehensive Survey [32.0115390377174]
  本稿では,様々な観点から基礎モデルを訓練・提供するための手法を幅広く検討する。 ネットワーク、コンピューティング、ストレージといったより詳細な側面を含む、最先端の手法の詳細な分類を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T05:27:15Z)
• Learning from models beyond fine-tuning [78.20895343699658]
  Learn From Model (LFM) は、モデルインターフェースに基づいた基礎モデル(FM)の研究、修正、設計に焦点を当てている。 LFM技術の研究は、モデルチューニング、モデル蒸留、モデル再利用、メタラーニング、モデル編集の5つの分野に大別できる。 本稿では, LFM の観点から, FM に基づく現在の手法を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T10:20:36Z)
• MinT: Boosting Generalization in Mathematical Reasoning via Multi-View Fine-Tuning [53.90744622542961]
  数学領域における推論は、小言語モデル(LM)にとって重要な課題である。 多様なアノテーションスタイルで既存の数学的問題データセットを利用する新しい手法を提案する。 実験結果から,LLaMA-7Bモデルが先行手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T05:41:53Z)
• Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
  提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。 我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z)
• Pre-Trained Models: Past, Present and Future [126.21572378910746]
  大規模事前訓練モデル(PTM)は近年大きな成功を収め、人工知能(AI)分野におけるマイルストーンとなった。 知識を巨大なパラメータに格納し、特定のタスクを微調整することで、巨大なパラメータに暗黙的にエンコードされた豊富な知識は、さまざまな下流タスクの恩恵を受けることができる。 AIコミュニティが、モデルをスクラッチから学習するのではなく、下流タスクのバックボーンとしてPTMを採用することは、今、コンセンサスになっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T02:40:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。