视觉也用MoE？一起分析 V-MoE 和 Soft-MoE！

本期节目探讨了 MoE（混合专家）架构在视觉和多模态领域的应用，特别是 V-MoE 和 Soft-MoE 两种方法的可视化原理。首先，讲解了 V-MoE 如何将图像分割成 patches，类似于自然语言处理中的 tokens，并通过线性层和位置编码将其转换为 Transformer 模型的输入。然而，V-MoE 在处理图像时面临着如何平衡负载和避免丢失关键信息的问题，因此引入了 Priority Score 机制，优先处理图像中更重要的区域。 更进一步，Soft-MoE 作为 V-MoE 的改进，旨在解决信息丢失的问题，通过融合计算将不重要的 patches 合并，从而保留更多信息。 Soft-MoE 的核心在于可学习的路由矩阵，它不仅影响输入 patches 的选择，也影响输出专家的权重分配，最终实现更有效的特征融合。 通过对 V-MoE 和 Soft-MoE 的计算过程和矩阵运算的详细解释，节目阐述了这两种方法在处理图像数据方面的差异和优势。 最后，节目提出了一个思考题：MoE 架构是否真的不适合处理图像数据？并鼓励听众进一步探索 MoE 在图像领域的发展潜力。