50张图，直观理解混合专家（MoE）大模型

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Mixtral 8x7B 的高效训练与推理效果曾引发AI社区对混合专家（MoE）模型的广泛关注，后来居上的国产开源大模型 De ‍ epSeek 以及 腾讯近期开源的Hunyuan-Large （基于Transformer的最大MoE模型）也选择了MoE框架路线。 为何大语言模型总是离不开MoE的身影？ 借助50多个图例，数据科学 家 Maarten Grootendorst 由浅 入深多维度剖析了MoE模型，从基础概念出发，逐步介绍MoE核心组件专家和路由机制，以及它们在典型LLM架构中的应用。 （本文经作者授权后由OneFlow编译发布。原文：https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts） 作者 | Maarten Grootendorst OneFlow编译 翻译｜张雪聃、林心宇 题图由 SiliconCloud 平台生成 1 什么是混合专家（MoE）？ 混合专家（MoE）是一种利用多个不同的子模型（或称为“专家”）来提升LLM质量的技术。 MoE的两个主要组成部分是： ………………………………