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 21:31:26.826584
- 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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。
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