通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
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入力ごとにモデル全体ではなく少数の専門サブネットワークへ振り分けるアーキテクチャ。大きな容量を保ちながら、クエリあたりのコストを抑えられます。
Mixture of Experts（MoE）モデルでは、ゲーティングネットワークが各トークンを少数の「エキスパート」サブネットワークに振り分けるため、入力ごとにモデルの一部だけが動作します。Shazeer ら（2017）はスパースゲート型の MoE 層を提案し、Fedus ら（2021）は Switch Transformer でルーティングを簡素化して、トークンあたりの計算量をほぼ一定に保ったまま1兆パラメータ規模のモデルへの拡張を実現しました。
MoE を使うと、モデル全体として膨大な容量を持ちながら、推論コストをはるかに小さな密モデルに近い水準に抑えられます。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
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