7分钟速通开源MoE

混合专家模型（MoE）旨在通过稀疏架构在不增加计算资源的前提下，显著提升大模型规模与智能水平。该架构通过将前馈网络模块稀疏化，利用选择器动态激活专家，实现计算效率的优化。DeepSeek MoE 进一步引入共享专家与细粒度专家技术，以兼顾通用能力与领域专精。然而，MoE 面临训练负载不均衡导致的性能退化，以及推理阶段因频繁读取权重导致的带宽瓶颈。为解决这些难题，业界通过负载均衡损失函数、双批次重叠通信计算并行，以及大规模专家并行技术，在有限的显卡资源下最大化算力利用率，从而实现模型性能与推理速度的平衡。