模型的“分⼯的艺术”：MoE技术如何提升计算效率

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从稠密到稀疏：MoE技术如何引领计算效率革命 ©作者 | Zane 来源 | 神州问学 引言 我们常常听到“三个臭皮匠顶个诸葛亮”这样的俗语，它强调了集体智慧的力量。那么，在构建大型模型时，我们能否借鉴这种智慧，让多个专精的“臭皮匠”共同协作，达到甚至超越一个全能“诸葛亮”的效果呢？答案是肯定的。在大模型的世界里，稠密模型就像是一位多才多艺的“诸葛亮”，而稀疏模型则更像是专注于特定技能的“臭皮匠”。虽然理想情况下我们希望拥有全能的“诸葛亮”，但稠密模型的训练成本实在高昂，这迫使企业开始转向更为高效的稀疏模型，以期在资源有限的情况下达到类似的性能表现。在众多稀疏模型中，MoE（Mixed Expert Models，简称 MoEs）成为了焦点。 MoE技术的优势在于，在算力有限的情况下，它能够以同样的参数规模大幅减少计算量 ………………………………