Transformer和MoE架构比较
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。发表于：。Transformer 和 MoE（Mixture of Experts，专家混合）是两种不同的神经网络架构，各自有其优缺点和适用场景。以下是它们的比较：Transformer架构： Transformer 是一种由 Vaswani 等人在《Attention is All You Need》中提出的架构，主要由自注意力机制（self-attention mechanism）组成。...
Transformer和MoE是两种不同的神经网络架构，各自有优缺点和适用场景。混合Transformer和MoE可以充分利用两者的优势，适用于处理长序列和复杂数据分布的任务。将MoE与Transformer结合可以构建强大而高效的人工智能模型。
