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Dense vs MoE 신경망 인포그래픽

네트워크 다이어그램과 요점 정리를 통해 Dense 모델과 Mixture of Experts (MoE) AI 모델을 비교한 기술 인포그래픽입니다.

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{ "type": "인포그래픽 비교 다이어그램", "header": { "title": "Dense 와 MoE 의 차이" }, "layout": { "structure": "중앙의 VS 배지로 구분된 두 개의 주요 열과 하단의 분할 푸터", "sections": [ { "position": "왼쪽 열", "theme_color": "파란색", "header": "Dense 모델", "subtitle": "모든 뉴런이 활성화됨", "diagram": { "type": "완전 연결 신경망", "elements": [ "입력(Input)이라고 표시된 주황색 입력 노드 1개", "각각 4개, 5개, 4개, 2개의 노드로 구성된 4개의 은닉층", "흰색, 파란색, 노란색으로 채색된 노드", "인접한 모든 노드 사이의 촘촘하게 교차하는 연결선" ] }, "bullet_points": { "count": 2, "items": [ "모든 파라미터 사용", "높은 연산 비용" ] } }, { "position": "오른쪽 열", "theme_color": "주황색", "header": "MoE 모델", "subtitle": "일부 전문가(Expert)가 선택적으로 활성화됨", "diagram": { "type": "전문가 혼합(Mixture of Experts) 네트워크", "elements": [ "입력(Input)이라고 표시된 주황색 입력 노드 1개", "Expert 1, Expert 2, Expert 3이라고 표시된 3개의 직사각형 블록", "출력(Output)이라고 표시된 노란색 출력 노드 1개", "입력에서 전문가로, 전문가에서 출력으로 연결되는 분기 화살표" ] }, "bullet_points": { "count": 2, "items": [ "일부 전문가만 사용", "효율적이고 확장 가능함" ] } }, { "position": "중앙", "element": "VS 텍스트가 포함된 빨간색 원형 배지", "connections": "왼쪽을 가리키는 파란색 화살표, 오른쪽을 가리키는 주황색 화살표" }, { "position": "푸터 왼쪽", "background": "연한 파란색", "text": "Dense: 모든 층이 상시 가동되며 전체 파라미터를 사용", "icon": "CPU 칩 그래픽 1개", "label": "높은 전력 소비" }, { "position": "푸터 오른쪽", "background": "연한 주황색", "text": "MoE: 필요한 전문가만 동원", "icons": "원형 그래픽 2개 (주황색 화살표, 파란색 번개 모양)", "label": "저비용·고효율" } ] } }