本文讨论了大型语言模型中混合专家（MoE）模型与密集模型之间的权衡。MoE 模型通过每个 token 只激活部分参数来实现计算效率，从而可能带来更快的推理速度和更低的训练成本。然而，它们的训练可能更复杂，并可能出现负载均衡问题。密集模型虽然更简单，但需要为每个 token 激活所有参数，导致计算需求更高。 AI
排序理由 文章讨论了与 LLM 架构相关的研究论文和技术方法，符合“研究”类别。
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Smol AI News 探讨专家混合与模型合并技术
报道来源 [1]
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2024年1月11日：混合专家模型 vs 合并模型
**18 guilds**, **277 channels**, and **1342 messages** were analyzed with an estimated reading time saved of **187 minutes**. The community switched to **GPT-4 turbo** and discussed the rise of **Mixture of Experts (MoE) models** like **Mixtral**, **DeepSeekMOE**, and **Phixtral*…