MoE（Mixture of Experts，混合专家模型） 是一种神经网络架构设计策略。简单来说，它的核心思想是“术业有专攻”。 与其训练一个庞大的、通用的模型来处理所有类型的任务，MoE 将模型拆分为多个小的“专家”子模型，并由一个“门控（Router）”机制来决定对于当前的输入，应该由哪位（或哪几位）专家来处理。 以下是关于 MoE 架构的通俗解释和技术细节： --- 1. 通俗类比：全科医生 vs. 专科医院 传统模型（Dense Model）： 就像一位全科医生。无论病人是头疼、骨折还是心脏病，这位医生都要调用自己大脑中所有的知识来诊断。随着医学知识（数据量）越来越大，这位医生的大脑需要无限扩容，且每次诊断都要遍历所有知识，效率越来越低。 MoE 模型（Sparse Model）： 就像一家综合医院。 门控网络（Router）： 就像医院的分诊台护士。病人（输入数据）来了，护士看一眼症状，决定把病人送到“骨科”还是“心内科”。 专家（Experts）： 就像各个科室的专科医生。骨科医生只负责看骨折，不需要懂心脏手术。 结果： 医院整体规模很大（总参数量大），但对于每一个...
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