深度学习中的MoE与Transformer：应用、发展历史及对比

深度学习中的MoE与Transformer：应用、发展历史及对比

引言

在深度学习的领域中，模型架构的创新不断推动着技术的前沿。两种备受关注的架构是Mixture of Experts (MoE) 和 Transformer。这篇博客将详细介绍这两种架构的应用、发展历史，并通过表格进行对比。

Mixture of Experts (MoE)

什么是MoE？

Mixture of Experts (MoE) 是一种神经网络架构，它通过组合多个专家网络来处理输入数据。每个专家网络专注于特定的子任务，由一个门控机制（gating mechanism）根据输入数据动态选择最合适的专家。

应用

• 自然语言处理：在机器翻译、文本生成和情感分析等任务中，MoE可以通过不同专家专注于特定语言或任务，提高模型性能。
• 计算机视觉：在图像分类和目标检测任务中，不同专家可以专注于不同类别或特征，提高模型的准确性和效率。
• 推荐系统：在推荐系统中，MoE可以根据用户行为动态选择最适合的推荐策略，提高推荐效果。

发展历史

• 1991年：MoE由Jordan和Jacobs提出，最初用于简单的分类任务。
• 2017年：Google提出了Sparsely-Ga