MoE混合专家模型

在深度学习领域，随着模型参数量的不断增长，计算成本和推理效率成为亟待优化的问题。MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）作为一种创新的神经网络架构，通过门控机制选择性地激活部分子网络（专家网络），既能提升模型的计算效率，又能保持较高的表达能力。本作品展示的是混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）的典型结构：将 Transformer 中的前馈网络 (FFN) 层替换为由门控网络和多个专家组成的 MoE 层。