一文带你详细了解：大模型MoE架构（含DeepSeek MoE详解）

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引言 混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) ，最早是随着 Mixtral 8x7B 的推出而逐渐引起人们的广泛关注。最近随着DeepSeek的爆火，MoE又进一步引起大家的关注。本文作者将带你了解 MoEs的发展史、核心组件、训练方法，推理中各因素考量和DeepSeek MoE详解。相关思维导图如下所示： 如需文中思维导图、论文等，回复： MoE   获取 更 多前沿内 容>>  大模型/AIGC、Agent、RAG等前沿技术分享！ MoE简史 混合专家模型（MoE）的理念最早源自 1991 年的论文《Adaptive Mixture of Local Experts》。它类似于集成学习方法，旨在通过一个监管机制管理由多个独立网络（称为“专家”）组成的系统。在这种系统中，每个专家处理训练数据的不同部分，专注于输入空间的特定区域。 那么，如何决定哪个专家来处理特定输入呢？这由门控网络负责，它根据输入分配权重给不同的 ………………………………