MoEアーキテクチャーの画期的な設計
Qwen3はMixture of Expertsシステムを採用しており、ダイナミックな活性化メカニズムによって技術的な飛躍を実現している:
- パラメトリック効率革命フラッグシップモデルQwen3-235B-A22Bは、2,350億パラメータにもかかわらず、1回の推論で220億パラメータ(~9.3%)しかアクティベートしない。
- 妥協のないパフォーマンスQwen3-30B-A3B(30億個のパラメータを活性化)は、標準的な32Bの密なモデルを上回ることができ、疎な活性化が性能に影響を与えないことが実証されました。
- 展開の柔軟性MoEモデルのレイヤー構造(48~94レイヤー)とアテンションヘッダ構成(32~64クエリーヘッド)は、エキスパートルーティングのために特別に最適化されています。
従来の密集モデルとの本質的な違いは、そこにある:
- 専門家による分業体制128の専門家サブネットワークのうち、最も関連性の高い8つの専門家だけが一度にアクティブになる。
- ダイナミックルーティングアルゴリズム入力内容の特徴に基づく専門家の組み合わせのリアルタイム選択
- ロング・コンテクスト・サポートすべてのMoEモデルが128Kのコンテキスト・ウィンドウをサポート
この設計により、Qwen3-MoEはGPT-4レベルの複雑なタスクにおいて、わずか1/10の計算資源で同等の結果を達成することができる。
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