Methodenbewijsdossier
Mixture of Experts
Mixture of Experts (MoE) is a sparse neural-network architecture, introduced by Shazeer and colleagues in 2017 with the sparsely-gated MoE layer, in which only a subset of expert sub-networks is activated for each input. As seen in models such as Switch Transformer and Mixtral, it holds computation cost fixed even as the total parameter count grows.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Sparsely-Gated Mixture of Experts (MoE)
Taxonomisch methodendossier · ml-model / deep-learning
- Shazeer, N. et al. (2017). Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer. ICLR. arXiv:1701.06538 · URL
- Jiang, A.Q. et al. (2024). Mixtral of Experts. arXiv. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.