Mixture of Experts（MoE）：大数据视角
机器学习
2025-01-29 v1 人工智能
摘要
随着大数据时代的到来，传统的人工智能算法在处理大规模和多样化数据的需求方面困难重重。Mixture of experts（MoE）显示出卓越的性能和广阔的应用前景。本文从多个角度深入综述和分析了该领域的最新进展，包括基本原理、算法模型、关键技术挑战和应用实践。首先，我们介绍了 MoE 的基本概念及其核心思想，并详述了其相对于传统单一模型的优势。然后，我们讨论了 MoE 的基本架构及其主要组件，包括门控网络、专家网络和学习算法。接下来，我们综述了 MoE 在解决大数据关键技术问题方面的应用。对于每个挑战，我们提供具体的 MoE 解决方案及其创新。此外，我们总结了 MoE 在 various application 领域的典型用例。这充分体现了 MoE 在大数据处理中的强大能力。我们还分析了 MoE 在大数据环境中的优势。最后，我们探讨了 MoE 的未来发展趋势。我们认为，MoE 将成为人工智能时代的重要范式。总之，本文系统性地阐述了 MoE 在大数据处理中的原理、技术和应用，为进一步推动 MoE 在实际场景中的应用提供了理论和实践参考。
引用
@article{arxiv.2501.16352,
title = {Mixture of Experts (MoE): A Big Data Perspective},
author = {Wensheng Gan and Zhenyao Ning and Zhenlian Qi and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16352},
year = {2025}
}
备注
Preprint. 5 figures, 3 tables