TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ MoE dlshogiのモデルはパラメータを増やすほど精度が向上することが60ブロック768フィルタのサイズまで確認できている。 しかし、探索速度が落ちるため、対局した際の強さは、40ブロック512フィルタのモデルには及ばない。MoE(Mixture of Experts)は、パラメータを増やしながら推論速度を落とさない手法としてLLMで取り入れられている。DL系の将棋AIを強くするためには、MoEは有力な手法であると考えている。しかし、MoEの実装は単純ではなく、GPUで効率的に推論するには、PyTorch → ONNX → TensorRTというdlshogiで使用している標準化された手法が使えず… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F05%2F23%2F163034" title="dropless MoE(Mixture of Experts)を試す - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TadaoYamaoka/20260523/20260523155806.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-05-23 16:30:34 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2026/05/23/163034 1.0 100%