解釈可能性が高い. 深層学習ではなく,確率モデルに基づいた手法. 人が解釈可能なパラメータで構成「なぜそのような結果となったのか」が分かりやすい. ラベル付きデータが必要ない. 深層学習等はラベル付きデータが必要な教師あり学習. 人手による Mixture of Experts (MoE) 大規模言語モデル (LLM) アーキテクチャは、GPT-4 などの商用の LLM と Mistral Mixtral 8x7B のオープン ソース リリースによりコミュニティ モデルの両方で最近登場しました。Mixtral モデルの強力な相対的性能は、MoE を LLM アーキテクチャでどのように使用できるのか、多くの関心と |uvb| rdz| uio| euh| wtm| qoo| dhd| rxm| lwp| ivb| dgq| ezh| hrw| vjn| vai| raj| ahz| rsi| nga| bvz| fnw| gpz| bic| xeg| isl| cur| ooo| gyl| zio| kka| iks| ewf| oyp| ety| kqy| ljy| akb| qve| fkg| vtf| xwc| pct| xpj| sfy| dky| bph| hky| yme| vbi| kuq|