ハイブリッド・エキスパート・アーキテクチャーの技術的実装の利点
総パラメータ2,350億のモデルはスパース活性化で設計されており、1推論あたり220億(9.4%)のパラメータしか活性化されないため、計算効率は密なモデルの3～5倍になる。具体的な実装上の特徴は以下の通り：
- ダイナミック・ルーティング・メカニズムは、入力内容に基づいてエキスパート・モジュールをインテリジェントに割り当てます。
- 8ビット浮動小数点の量子化により、元の94%精度を維持したまま、メモリ消費量を50%削減。
- 階層的パラメトリック活性化戦略による長文処理のリソース割り当て最適化
実際のテストでは、数学的証明タスクにおいて、MathQA-85%の精度を維持しながら、推論において同サイズの密なモデルよりも2.3倍高速であることが示されています。典型的な展開シナリオでは、FP8バージョンの実行に必要なビデオメモリはわずか30GBで、大規模モデルのランディングにかかるコストを60%削減します。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507: 複雑な推論をサポートする大規模言語モデルについて
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