Почему Cascade MoE — не RAG и не трансформер
Когда рассказываю про свою архитектуру, первый вопрос: это RAG? Или fine-tuned GPT? Нет. Это принципиально другое.
RAG — берёт документы из базы и кидает в ChatGPT. Без ChatGPT не работает. Это поиск + чужой мозг.
Трансформер (GPT) — attention по токенам, GPU, миллионы шагов обучения, забывает при дообучении, галлюцинирует.
Cascade MoE — сигнал реально проходит через нейроны. Каждый нейрон: Linear + LayerNorm + GELU + Gate. Gate определяет вклад. Нейроны общие — один нейрон "OSPF" используется в 50 экспертах.
Главные отличия:
1. Нет роутера. В классическом MoE (Google, DeepMind) есть обученная нейросеть-роутер. У нас — каскадная активация через обратный индекс за 0.14мс.
2. Обучение за 1 шаг. Новый факт: заморозить нейроны → создать маршрут → обучить micro-head (10 шагов). Нулевое забывание математически гарантировано.
3. CPU, 6GB RAM. 13000 нейронов, 19000 фактов. Без GPU.
4. Свой embedding. Без MiniLM, без sentence-transformers. Hash + инвертированный индекс нейронного пула.
5. Бесконечный контекст. Нет окна 4K-128K токенов. Все факты доступны.
Результат: 99% на 1120 тестах по корпоративным сетям.
Вопросы? Давайте обсудим!
#AI #CascadeMoE #нейросети #архитектура #RAG #трансформер #патент
