معماری «ترکیبی از متخصصان» (Mixture of Experts) یک تکنیک پیشرفته در شبکههای عصبی است که در آن به جای یک شبکه متراکم بزرگ، از چندین شبکه کوچکتر و تخصصی (متخصصان) استفاده میشود. یک «گیت» (gating network) تصمیم میگیرد که کدام متخصصان برای یک ورودی خاص فعال شوند. مدل DeepSeek از این معماری برای افزایش ظرفیت مدل بدون افزایش متناسب هزینههای محاسباتی استفاده میکند. با این حال، این معماری چالشهایی مانند عدم تعادل بار کاری (برخی متخصصان بسیار بیشتر از دیگران استفاده میشوند) و نیاز به حافظه بسیار بالا برای ذخیره وزن تمام متخصصان را به همراه دارد. مقاله به تفصیل توضیح میدهد که چگونه با استفاده از موازیسازی متخصص (Expert Parallelism) و ابزار متعادلکننده بار (EPLB) این چالشها مدیریت شدهاند.
آیا تا به حال فکر کردهاید که مدلهای هوش مصنوعی چگونه میتوانند در خلق تصاویر، هوشمندتر و کارآمدتر شوند؟ پژوهشگران به تازگی از یک سیستم پیشگامانه به نام ProMoE رونمایی کردهاند که قرار است دنیای تولید تصویر با هوش مصنوعی را متحول کند. این رویکرد جدید به شکلی هوشمندانه با یک چالش بزرگ که سالها … Read more