混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是一种模型架构，它允许拥有大量参数，同时保持低推理成本。在MoE中，一个路由器网络将每个token导向一个专门的专家网络子集，而不是让它通过整个模型进行处理。这种稀疏激活将模型容量与计算成本解耦，使得能够以更低的成本实现海量模型的质量。然而，挑战包括专家负载均衡、管理所有专家的内存以及潜在的训练不稳定性。 AI
影响 解释了一项关键的架构创新，使得模型更大、更高效。
排序理由 用演示解释了一个技术概念（混合专家模型），而非新发布或产品。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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