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Machine learning

混合専門家モデル

エキスパートの混合(MoE)は、2017年にShazeerらによって導入されたスパースニューラルネットワークアーキテクチャであり、スパースゲート付きMoEレイヤーを備えています。このレイヤーでは、各入力に対してエキスパートサブネットワークのサブセットのみがアクティブになります。Switch TransformerやMixtralのようなモデルに見られるように、総パラメータ数が増加しても計算コストは一定に保たれます。

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出典

  1. Shazeer, N. et al. (2017). Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer. ICLR. arXiv:1701.06538 link
  2. Jiang, A.Q. et al. (2024). Mixtral of Experts. arXiv. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Sparsely-Gated Mixture of Experts (MoE). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/mixture-of-experts

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ScholarGateMixture of Experts (Sparsely-Gated Mixture of Experts (MoE)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/mixture-of-experts · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026