图形神经网络

生成式 AI 模型具有多种用途，例如帮助编写计算机代码、创作故事、作曲、生成图像、制作视频等。而且，随着这些模型的大小不断增加，

大规模图形神经网络 (GNN) 训练带来了艰巨的挑战，特别是在图形数据的规模和复杂性方面。这些挑战不仅涉及神经网络的正向和反向计算的典型问题，

多专家模型 (MoE) 大型语言模型 (LLM) 架构最近出现了，无论是在 GPT-4 等专有 LLM 中，还是在开源版本的社区模型中，

图形神经网络 (GNN) 彻底改变了图形结构数据的机器学习。与传统神经网络不同，GNN 擅长捕捉图形中的复杂关系，