给你一个整数 n ，表示有 n 个专家从 0 到 n - 1 编号。 另外给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 meetings ，其中 meetings[i] = [xi, yi, timei] 表示专家 xi 和专家 yi 在时间 timei 要开一场会。 一个专家可以同时参加 多场会议 。最后，给你一个整数 firstPerson 。
定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)！
机器之心专栏 机器之心编辑部 UMass Amherst 淦创团队提出了 Mod-Squad 模型，它可以从多任务大模型中提取针对单一任务的相同性能小模型，在 Taskonomy 大数据集和 PASCALContext 数据集上取得了最佳效果。 多任务学习（MTL）存在很多挑战，因为不同任务之间的梯度可能矛盾。为了利用任务之间的关联，作者引入了 Mod-Squad 模型，它是多个专家组成的模块化模型。模型可以灵活优化任务和专家的匹配，针对任务选择部分专家。模型让每一个专家只对应部分任务，每一个任务只对应部分
日本专家单独在机械系，说明机械系只有日本专家，不可能有其它专家，所以其它专家一定是挤到其它系了。
专家系统（Expert Systems，简称ES）是一种基于人工智能（AI）的计算机系统，旨在模拟和复制人类专家的决策和问题解决能力。它结合了领域专家的知识和推理技术，用于解决特定领域的问题，通常是那些需要高度专业知识和经验的问题。
导读：数据科学界经常开玩笑说，专家系统好比是过时的恐龙，它们很有意思，但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意，人工智能领域没有哪一项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外，由于专家系统已存在相当一段长的时间，你可以运用久经考验的最佳实践。下面是使用专家系统、让你开始入手的六个最佳实践。 我经常遇到着迷于深度学习、压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队，它们渴望运用当下流行的算法。比如说，我最近在与一家大型金融机构合作，共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控，我团队中的一名数据科学家就在谈论K-
在大语言模型时代，混合专家模型（MoE）是一种很有前途的架构，用于在扩展模型参数时管理计算成本。然而，传统的 MoE 架构（如 GShard）会激活 N 位专家中的 top-K 专家，但在确保专家专业化（即每位专家获取的知识不重叠且重点突出）方面面临挑战。作为回应，研究者提出了 DeepSeekMoE 架构，以实现终极的专家专业化。它涉及两个主要战略：
对多模态大模型做“多任务指令微调”，大模型可能会“学得多错得多”，因为不同任务之间的冲突，导致泛化能力下降。
2023 年 12 月，首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B，而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE 的广泛应用，使得在计算成本相对不变的条件下，模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得 MoE 成为推动 LLM 发展的关键技术。
Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？
AI（Artificial Intelligence）是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面：思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程，是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES（Expert System）是典型的知识工程系统，是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛，当前最活跃的一个分支，并在实际应用中取
计算机视觉任务，如语义分割[5, 30, 33, 55]和深度估计[2, 38]，已经通过深度学习技术得到了显著促进。每个视觉任务都有其精细的深度模型，这些模型通常遵循类似的流程，即特征提取和预测。此外，一些任务之间也共享关系。这些事实激励研究者研究多任务学习（MTL），这种学习能够将不同的任务模型统一到单一模型中。多任务学习的主要优势在于，在保持每个任务模型性能相当的同时，能够提高训练和推理的效率。由于这一优势，MTL模型已经被应用于包括自动驾驶[24, 29, 56]和场景理解[50, 52]在内的多个方向。
基于最近邻算法的协同过滤（nearest-neighbor collaborative filtering）是一种十分成功的推荐方法。然而，这种方法存在一些缺点，比如数据稀疏性、脏数据、冷启动问题以及可扩展性。
研究人员本想研究Mixtral是怎么根据话题分配专家的，结果发现专家的分配……和话题好像没什么关系。
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
机器之心报道 机器之心编辑部 30年时间，稀疏专家模型已逐渐成为一种很有前途的解决方案。 稀疏专家模型是一个已有 30 年历史的概念，至今依然被广泛使用，是深度学习中的流行架构。此类架构包括混合专家系统（MoE）、Switch Transformer、路由网络、BASE 层等。稀疏专家模型已经在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等多个领域展示出良好的性能。 近日，谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 等人撰写了一篇稀疏专家模型的综述，回顾了稀疏专家模型的概念，提供了通用算法的基本描述，最后展望了未来的研究
混合专家（MoE）是个好方法，支持着现在一些非常优秀的大模型，比如谷歌家的 Gemini 1.5 以及备受关注的 Mixtral 8x7B。
左侧：原始版本的LoRA，权重是稠密的，每个样本都会激活所有参数；右侧：与混合专家（MoE）框架结合的LoRA，每一层插入多个并行的LoRA权重（即MoE中的多个专家模型），路由模块（Router）输出每个专家的激活概率，以决定激活哪些LoRA模块。
初始化Linux数据盘(fdisk)TkV南京数据恢复-西数科技: 硬盘/手机/SSD数据恢复专家. 025-83608636 18913825606
鉴于LZ不是特别会写非技术类文章，我们就不再拐弯抹角，直接开门见山了，写这篇博文的目的，主要有三个： 1. 为了分享获得专家的喜悦。 2. 为了记录自己在CSDN的成长过程。 3. 为了传播一个正能量，鼓励大家积极的发表博文，分享自己的所学，所想，所思。
由于Mixtral的发布，专家混合(MoE)架构在最近几个月变得流行起来。虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的，但最近出现了另一种创建MoE的方法：Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。这些人通常被称为frankenMoEs或MoErges，以区别于预先训练的MoEs。
Mistral上周末丢出的磁力链接震惊了开源圈子，这个7B×8E的开源MoE大模型性能已经到达了LLaMA2 70B的级别！
在阿里巴巴这样的大型企业中，技术专家级别的职位是非常重要的。要想晋升为P9技术专家，需要具备一定的技能和经验，并且需要付出大量的努力和时间。
Adobe Certified Professional* 认证培训体系（中文：Adobe认证专家）是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，Adobe认证专家基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。
前段时间，那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面
今年的就业形势很严峻，国内国外都是。很多公司都开始了各种各样的限制招生或者裁员的举动。 有裁员的，有不招人的，还有给了offer毁约的，甚至很多之前认为铁饭碗的也免不了失业。 这届大学生挺惨的，上大学在宿舍上网课3年，毕业了，又面临失业。找不到工作。 大学生们将来回忆起大学生活，估计也不是什么美好的回忆。 很多企业主也很惨，因为没有订单，企业亏钱，没办法继续经营下去，没办法扩大生产多招人的比比皆是。 大企业也逃不了同样的命运，国内国外的大企业都差不多，裁员的裁员，不招人的不招人。 所以这个时候专家上场了
专家系统（ES）是人工智能的一个重要分支，它模仿人类专家的决策过程，为特定领域的复杂问题提供解决方案。下面是专家系统的关键组成部分及其与一般计算机系统的主要区别。
模仿学习（imitation learning，IL） 讨论的问题是，假设我们连奖励都没有，要怎么进行更新以及让智能体与环境交互呢？模仿学习又被称为示范学习（learning from demonstration），学徒学习（apprenticeship learning），观察学习（learning by watching）。在模仿学习中，有一些专家的示范，智能体也可以与环境交互，但它无法从环境里得到任何的奖励，它只能通过专家的示范来学习什么是好的，什么是不好的。其实，在多数情况下，我们都无法从环境里得到非常明确的奖励。例如，如果是棋类游戏或者是电玩，我们将会有非常明确的奖励。但是多数的情况都是没有奖励的，以聊天机器人为例，机器人与人聊天，聊得怎样算是好，聊得怎样算是不好，我们是无法给出明确的奖励的。
这篇文章中，我简要实现一下大语言模型的 MOE 模块。MOE 模块位于每个GPT层中，位于注意力模块的后面，每个MOE模块包含若干个MLP模块作为专家。这些专家是稀疏的，也就是每次选择部分来调用，并不会调用全部，从而节省宝贵的算力。
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。
当今的数字时代中，Adobe的软件产品已经成为了广大设计师和创意工作者的必备工具。如果你想在这个领域中获得更多的职业机会和提升自己的技能水平，那么考取Adobe认证证书将是一个不错的选择。
Adobe考试又称为Adobe国际认证和Adobe认证考试，Adobe国际认证(英文:Adobe Certified Professional)是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系,旨在为用户提供Adobe软件的专业认证。
Adobe设计师证书又称为Adobe国际认证证书和Adobe认证证书，Adobe国际认证(英文:Adobe Certified Professional)是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系,旨在为用户提供Adobe软件的专业认证。
上图展示了本文的整体架构：结合了传统的统计技术和大型语言模型驱动的多智能体系统。首先利用从简单的规则、无监督学习和深度学习技术等现有手段，对金融表格数据中的异常进行识别。异常识别后，将数据传到LLM多智能体系统中。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业： 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式：【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南： 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研
为了倾听行业技术专家对腾讯云服务和产品的反馈和建议，腾讯云于10月26日举办了首期TVP交流会。
随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：
近几年，我们已经看到模型规模越来越大，例如 2018 年诞生的 GPT 具有 1.17 亿参数，时隔一年，2019 年 GPT-2 参数量达到 15 亿，2020 年更是将其扩展到 1750 亿参数的 GPT-3。据了解，OpenAI 打造的超级计算机拥有 285000 个 CPU 核以及 10000 个 GPU，供 OpenAI 在上面训练所有的 AI 模型。
<数据猿导读> 9月份伊始，2018世界杯预选赛展开了最新的一轮角逐。球迷朋友们更关心的是，到底哪支队会赢？又该买哪支队呢？大数据专家表示，通过球赛、球队和球员的历史参赛数据，结合大数据技术，可以预测
在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。随着技术进步，我们见证了从基本的Transformer架构到更为复杂和高效的模型架构的演进，如Mixture of Experts (MOE) 和Retrieval-Augmented Generation (RAG)。这些进步不仅推动了人工智能领域的边界，也对理解和应用这些技术提出了新的要求。
MVP代表圆桌会议，源于热爱乐于分享。来自全国的MVP（周岳、苏震巍、蒋金楠、胡浩、卿毅、项斌、刘浩杨、施兆熊、方洁影、方骥、刘鑫、童广林）作经验交流。
摘要：我们研究了训练大语言模型（LLM）的高效方法，使其具备多个专业领域的能力，如coding、数学推理和世界知识。我们的方法被命名为 "分支-训练-混合Branch-Train-MiX (BTX)（BTX）"，它以种子模型为起点，以并行方式对专家进行分支训练，同时提高吞吐量并降低通信成本。在对单个专家进行异步训练后，BTX 将其前馈参数汇集为专家混合（MoE）层中的专家，并对剩余参数求平均值，然后通过 MoE-finetuning 阶段学习token级路由。BTX 概括了两种特殊情况，一种是分支-训练-合并方法（该方法没有学习路由的 MoE 微调阶段），另一种是稀疏上循环方法（该方法省略了异步训练专家的阶段）。与其他方法相比，BTX 实现了最佳的精度-效率权衡。
选自arXiv 作者：Alexandre Attia、Sharone Dayan 机器之心编译 参与：Panda、黄小天、蒋思源 模仿学习是学习器尝试模仿专家行为从而获取最佳性能的一系列任务。目前主流方法包括监督式模仿学习、随机混合迭代学习和数据聚合模拟学习等方法。本论文全面概述了当前的模拟学习算法及其收敛性保障，有助于读者深入了解这一领域。 模仿学习（Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。在模仿学习任务中，智能体（agent）
某产品营销团队希望确定如何评估四种略有不同的奶酪的口味和市场前景。已要求十位专家使用酸度，稀奇度和硬度三个标准对这四种奶酪进行几次评估（不知道是哪种），获得对应于每种奶酪和每位专家的平均评分，部分数据如下图：
陈丹琦团队提出了一种名为 Lory 的新型混合专家（Mixture-of-Experts，简称 MoE）模型，专门用于自回归语言模型的预训练。以下是对文章内容的详细解读。
众所周知，大模型的训练成本很高，但其实对预训练后的模型进行微调也需要一定的成本，还好我们已经有了 (IA)³ 或 LORA 等一些参数高效型微调（PEFT）方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
