大模型新趋势之MoE：现状、挑战及研究方向

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2024年，全球主流企业加快推出MoE大模型，1-5月发布千亿以上大模型均采用MoE优化架构，且数量超过近三年总和。MoE大模型架构凭借平衡大模型训推成本和计算效率等优势，更适合处理大规模数据和复杂任务，已成谷歌、OpenAI、阿里、腾讯等企业控制成本、提升模型性能、应对大模型“价格战”的新方向。 MoE的内涵、优势、发展历程及主要玩家 MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种用于提升深度学习模型性能和效率的技术架构。 其主要由一组专家模型和一个门控模型组成，核心思想是在处理任务时只激活部分专家模型，并通过门控模型控制专家模型的选择和加权混合。简言之，MoE在训练过程通过门控模型实现“因材施教”，进而在推理过程实现专家模型之间的“博采众长”。 图1 MoE架构原理示意图 1 MoE的特征优势是专家化、动态化、稀疏化， ………………………………