
Dense 与 MoE 神经网络信息图
一份技术信息图,通过网络图和要点对比了 Dense 和 Mixture of Experts (MoE) AI 模型。
提示词
可复制提示词
{
"type": "信息图对比图",
"header": {
"title": "{argument name=\"main title\" default=\"Dense 与 MoE 的区别\"}"
},
"layout": {
"structure": "两列式布局,中间由 VS 徽章分隔,底部设有分栏页脚",
"sections": [
{
"position": "左侧栏",
"theme_color": "蓝色",
"header": "{argument name=\"left model name\" default=\"Dense 模型\"}",
"subtitle": "所有神经元均被激活",
"diagram": {
"type": "全连接神经网络",
"elements": [
"1 个橙色输入节点,标注为“输入”",
"4 个隐藏层,节点数分别为 4、5、4 和 2",
"节点颜色为白色、蓝色和黄色",
"所有相邻节点间密集的交叉连接线"
]
},
"bullet_points": {
"count": 2,
"items": [
"{argument name=\"left bullet point\" default=\"使用所有参数\"}",
"计算成本高"
]
}
},
{
"position": "右侧栏",
"theme_color": "橙色",
"header": "{argument name=\"right model name\" default=\"MoE 模型\"}",
"subtitle": "选择性激活部分专家",
"diagram": {
"type": "混合专家网络",
"elements": [
"1 个橙色输入节点,标注为“输入”",
"3 个矩形块,分别标注为 Expert 1、Expert 2、Expert 3",
"1 个黄色输出节点,标注为“输出”",
"连接输入到专家、以及专家到输出的分支箭头"
]
},
"bullet_points": {
"count": 2,
"items": [
"{argument name=\"right bullet point\" default=\"仅使用部分专家\"}",
"高效且可扩展"
]
}
},
{
"position": "中心",
"element": "带有 VS 文字的红色圆形徽章",
"connections": "指向左侧的蓝色箭头,指向右侧的橙色箭头"
},
{
"position": "页脚左侧",
"background": "浅蓝色",
"text": "Dense:所有层常驻运行并使用全部参数",
"icon": "1 个 CPU 芯片图形",
"label": "高功耗"
},
{
"position": "页脚右侧",
"background": "浅橙色",
"text": "MoE:仅调用必要的专家",
"icons": "2 个圆形图形(橙色箭头、蓝色闪电)",
"label": "低成本、高效率"
}
]
}
}提示词变量
从提示词中识别到的可编辑 argument 占位符及默认值。
变量
main title
默认值
Dense 与 MoE 的区别
变量
left model name
默认值
Dense 模型
变量
left bullet point
默认值
使用所有参数
变量
right model name
默认值
MoE 模型
变量
right bullet point
默认值
仅使用部分专家
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