MoE(Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？

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大型语言模型（LLMs）时代协作策略是一个新兴研究领域，协作策略可以分为三种主要方法： 合并（Merging）、集成（Ensemble） 和 合作（Cooperation） 。 每个模型都有其独特的优势，这种多样性促进了这些模型之间的合作研究 尽管LLMs通过ICL和指令跟随在各种任务上表现出强大的多样性，但不同的LLMs在训练语料库和模型架构上的差异导致它们在不同任务上有不同的优势和劣势， 有效的协作可以发挥它们的综合潜力 。 对大型语言模型（LLM）协作的主要分类 LLMs协作方法的分类： 合并（Merging） ：在参数空间中整合多个LLMs，创建一个统一的、更强大的模型。 集成（Ensemble） ：结合不同模型的输出以获得一致的结果。 合作（Cooperation） ：利用不同LLMs的多样化能力来实现特定目标，如高效计算或知识转移。 不同协作策略的示意图，图中的每种动物代表一 ………………………………