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MOE怎样划分不同专家：K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分

news 2026/2/10 22:39:35

MOE怎样划分不同专家：K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分

目录

    • MOE怎样划分不同专家：K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分
      • MOE划分不同专家的方法
    • K-Means聚类算法来实现将神经元特征聚类划分成不同专家（行或者列聚类）
    • 举例说明怎么聚类,最后神经网络怎么保存

MOE划分不同专家以及LLM模型拆分的方法及举例如下：

MOE划分不同专家的方法

ffn前馈神经网络

  • 独立神经元划分：
    • 随机划分：将FFN中的神经元随机地均匀划分为多个子集，每个子集独立组成一个专家。例如在LLaMA-MoE模型的构建中，采用非重叠随机拆分法，将FFN层中的中间神经元均匀分割成多个子集，每个子集对应一个专家网络。
    • 聚类划分：基于神经元的特征将其分配给不同的专家。先对神经元的特征进行分析和提取，然后使用聚类算法，如K-Means等，将相似特征的神经元聚为一类，每一类作为一个专家。
  • 共享神经元划分：
    • 内部共享：通过对神经元的重要性进行排序，如使用一阶泰勒展开来度量每个神经元对损失变化的影响，然后根据排序

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