在深度学习领域、Mixture of Experts(MoE)与Transformer架构都占据着极为重要的地位。
MoE作为一种独特的神经网络架构，自1991年由Jordan和Jacobs提出后不断发展。它由多个专家网络构成，每个专家网络专注于特定子任务，借助门控机制依据输入数据动态挑选最合适的专家。在自然语言处理领域，如机器翻译、文本生成和情感分析中，MoE能让不同专家处理特定语言或任务，提升模型表现。
计算机视觉里的图像分类与目标检测任务，不同专家可聚焦不同类别或特征，增强准确性与效率；推荐系统也能通过其动态选择最佳推荐策略，优化推荐效果。2017年Google提出Sparsely-Gated MoE应用于大规模神经网络提升计算效率，2021年的GShard进一步优化大规模分布式训练性能。
Transformer于2017年由Vaswani等人提出，基于自注意力机制，可并行处理整个输入序列，克服了RNN在长序列处理中的不足，成为自然语言处理主流架构。在自然语言处理诸多任务如机器翻译、文本生成、问答系统和语音识别中广泛应用；计算机视觉中的ViT和DETR等模型也将其用于图像分类与目标检测；在跨模态学习的图像-文本匹配、视频理解等任务中表现优异。2018年BERT通过预训练和微调显著提升NLP任务性能，2020年GPT-3以庞大参数震惊业界。
总之，MoE与Transformer的融合展现出巨大潜力，不仅在自然语言处理方面，在计算机视觉、推荐系统等多领域都可能引发新的突破。随着研究的深入，相信会有更多创新成果涌现，引领深度学习迈向新的高度，重塑人工智能的未来格局。
宁理万象计算机
图文来源|计算机学院融媒体
编辑排版|张嘉宁 张岳
责任编辑|刘梦新
指导老师|田蕊
