MoEアーキテクチャの技術的ブレークスルーと応用価値
Qwen3 の混合エキスパートモデル(MoE)は、パラメータ効率の最適化において大きな進歩を遂げました。その中でも、Qwen3-30B-A3B モデルは、総パラメーター数 300 億/活性化パラメーター数 30 億の設計を採用し、従来の高密度モデル QwQ-32B の 10 分の 1 のパラメーターを活性化するだけで、その性能を上回ることができます。このブレークスルーは、エキスパート・ネットワークのダイナミック・ルーティング・アルゴリズムの最適化、階層的活性化メカニズムの改善、エキスパート・タスクの特殊化の強化という3つの主要な技術革新に起因している。
技術仕様によると、Qwen3-235B-A22Bモデルには2,350億の総パラメータと220億の活性化パラメータが含まれ、128のエキスパートネットワーク（活性化あたり8）を持つ94層のTransformer構造を使用しています。同様の高密度モデルと比較して、MoEバージョンは、同等の性能を維持しながら、学習コストを40%削減し、推論エネルギーを60%削減しました。オープンウェイトQwen3-30B-A3Bモデルは、わずか30億活性化パラメータを使用して、HuggingFaceベンチマークにおいて従来の70Bパラメータレベルの性能を達成しました。
このアーキテクチャはエッジコンピューティングシナリオに特に適しており、RTX 4090のようなコンシューマーグレードのGPUで数千億のパラメータを持つ大規模モデルを実行することができます。研究チームの実環境テストによると、A100 GPUにMoEモデルを展開することで、従来の高密度モデルよりもスループットが3倍向上し、AIサービスの広範な展開への道が開かれる。
この答えは記事から得たものである。Qwen3をリリース：深く考え、素早く対応する新世代のビッグ・ランゲージ・モデルについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil