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。

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#信息图

Prompt (JSON)1889 字符

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

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