English(EN) Deep Dive into Mixture of Experts: From 1991 to DeepSeek-V3

专家混合模型：从1991年概念到DeepSeek-V3的效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 19:20

专家混合（Mixture of Experts, MoE）架构，最早由Jacobs等人于1991年提出，为大型语言模型的规模与成本困境提供了一个解决方案。与密集模型（在每次token计算时激活所有参数）不同，MoE层使用一个门控网络为每个token选择性地激活一小部分专门的“专家”网络。这使得像DeepSeek-V3这样拥有数千亿参数的模型，在每次计算时只需激活其中一小部分，从而显著降低成本。Shazeer等人于2017年引入的关键的稀疏门控转变，通过确保每个token只由选定的top-k专家处理，实现了实际的计算节省，这是现代MoE LLM的基本原则。 AI

影响通过降低每个token的计算成本，实现了更高效的LLM扩展。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · mayankpallai · 2026-09-14 19:20

深入解析专家混合模型：从1991年到DeepSeek-V3

<p>Every major LLM lab is in a conundrum today, deliberating between scale vs cost. Making a dense model bigger makes it smarter, yes, but also makes every token more expensive to generate. In a dense model, every parameter activates on every token, and the compute cost of a forw…

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