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。
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