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AI核心知识57——大语言模型之MoE（简洁且通俗易懂版）MoE 是 Mixture of Experts（混合专家模型）的缩写。它是目前解决大模型 “既要变得超级聪明（参数量大），又要跑得快（推理成本低）” 这个矛盾的核心架构技术。

MOE-混合专家架构论文阅读混合专家（MOE）是大模型一种主流的模型架构，相比稠密模型，MOE的训练速度更快，在同样的参数量下，有更快的推理速度，同时，MOE以多专家的形式扩展了模型容量，能达到较好的效果。

DeepSeek V3.1 的推理解析之前仔细学习过大模型的推理解析，但只是针对通用的早期大模型，并没有针对目前流行的MoE的在模型的推理进行解析。比如：DeepSeek。也就是针对通用的早期Transformer架构进行了学习。

MoE算法深度解析：从理论架构到行业实践目录一、引言二、MoE算法的基础理论三、MoE算法的核心架构设计（一）专家网络的专业化分工（二）门控网络的动态路由机制

爱听歌的周童鞋

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 4: Mixtrue of experts学习斯坦福的 CS336 课程，本篇文章记录课程第四讲：混合专家模型，记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄

西西弗Sisyphus

一个基于稀疏混合专家模型（Sparse Mixture of Experts, Sparse MoE）的 Transformer 语言模型flyfish用稀疏混合专家（Sparse MoE）替代传统Transformer的全连接层一个基于稀疏混合专家模型（Sparse Mixture of Experts, Sparse MoE）的Transformer语言模型

基于 PyTorch 完全从零手搓 GPT 混合专家 (MOE) 对话模型混合专家模型（MOE）是一种 Transformer 神经网络架构的变种，如 Switch Transformers 结构，它通过一个门控网络为每个输入动态地选择一小部分 “专家” 子网络进行计算，从而以稀疏激活的方式提升模型容量与计算效率。能够控制模型总参数量极大的情况下，单次前向传播的计算能保持在一个可控范围内。核心特点在于其高参数、低计算的稀疏性。与稠密模型在处理每个输入时激活所有参数不同，MOE模型仅激活总参数的一小部分，并且能够随着专家的增加容纳更加丰富的知识和更强的泛化能力。像 Mix

MoE 的“大脑”与“指挥官”：深入理解门控、路由与负载均衡在上一篇文章中，我们通过“专家委员会”的类比，对 Mixture of Experts (MoE) 建立了直观的认识。本文将深入 MoE 的技术心脏，详细拆解其三大核心机制：门控网络 (Gating Network)、路由算法 (Routing Algorithm) 和负载均衡 (Load Balancing)。我们将从数学原理出发，逐步推导门控网络如何做出决策，探讨 Top-k 路由如何高效地分配任务，并解释为何负载均衡对于训练一个成功的 MoE 模型至关重要。最后，我们会通过一个 PyTorch 代

论文阅读笔记——In-Context EditICEdit 论文阅读笔记指令图像编辑现有方法的局限：将编辑指令嵌入专为语境化编辑设计的生成提示中，构建如下提示模板：“a side-by-side image of the same {subject}: the left depicts the original {description}, while the right mirrors the left but applies {edit instruction}.” 分析 IC 提示下编辑指令对应的注意力图，发现待修改区域呈现更显著的激活值。借

PARSCALE：大语言模型的第三种扩展范式----->更多内容，请移步“鲁班秘笈”！！<-----随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为推动机器智能向通用人工智能（AGI）迈进的核心驱动力。然而，传统的模型扩展方法正面临着前所未有的挑战：参数扩展需要巨大的存储空间，推理时扩展则带来显著的时间成本。在这一背景下，最近有研究团队提出了一种全新的扩展范式——PARSCALE（并行扩展），为大语言模型的发展开辟了第三条道路。

阿里云大数据AI技术

DataWorks Copilot 集成 Qwen3-235B-A22B混合推理模型，AI 效能再升级！刚刚，阿里云一站式智能大数据开发治理平台 DataWorks 正式接入 Qwen3 模型，可支持235B最大尺寸。用户通过 DataWorks Copilot 智能助手即可调用该模型，通过自然语言交互完成多种代码操作，实现数据开发、数据分析的快速实现。

论文阅读笔记——Mixtral of ExpertsMixtral 8×7B 论文这个模型建立在 Mistral 7B 的架构上，但每层由8个前馈模块（即专家）组成。对于每个 token，路由网络在每层选择两个专家来处理当前状态并合并它们的输出。尽管每个 token 只能看到 2 个专家，但在每个时间步骤上选择的专家可以不同。因此虽然在推理过程中只能使用 13B 个活跃参数，但在访问过程中每个 token 可以访问 47B 个参数。

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.1语言模型演进：从N-gram到Transformer👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路语言模型（Language Model）作为自然语言处理（NLP）领域的核心基础，其发展历程深刻影响着人工智能技术的演进。本章将系统解析语言模型从统计学习到深度学习的关键跃迁，并聚焦GPT系列模型的技术突破。

DeepSeek group-limited expert routing和负载均衡https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/model.py

【DeepSeek论文精读】3. DeepSeekMoE：迈向混合专家语言模型的终极专业化欢迎关注[【AIGC论文精读】](https://blog.csdn.net/youcans/category_12321605.html）原创作品【DeepSeek论文精读】1. 从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1 【DeepSeek论文精读】2. DeepSeek LLM：以长期主义扩展开源语言模型【DeepSeek论文精读】3. DeepSeekMoE：迈向混合专家语言模型的终极专业化【DeepSeek论文精读】4. DeepSeek-V2：强大、经济且高效的混合专家语言

稀疏混合专家架构语言模型（MoE）注：本文为 “稀疏混合专家架构语言模型（MoE）” 相关文章合辑。机器之心 2024年02月11日 12:21 河南

什么是稀疏 MoE？Doubao-1.5-pro 如何以少胜多？目前人工智能领域的大模型军备竞赛愈演愈烈，模型的参数量不断攀升，性能也随之水涨船高。然而，庞大的模型也带来了巨大的计算开销和部署难题，这让业界开始探索更加高效的模型架构。在这样的背景下，稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts，简称稀疏 MoE）架构脱颖而出，成为大模型发展的新宠儿。那么，什么是稀疏 MoE？它又有何神奇之处？它如何帮助大模型在性能和效率之间取得平衡？本文将为您揭开稀疏 MoE 的神秘面纱，并以字节跳动最新发布的 Doubao-1.5-pro 大模型为例，深入剖析其

&永恒的星河&

Hunyuan-Large：推动AI技术进步的下一代语言模型腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。

在 LLM 架构中应用多专家模型本文转载自：在 LLM 架构中应用多专家模型 2024年 3月 14日 By Kyle Kranen and Vinh Nguyen https://developer.nvidia.cn/zh-cn/blog/applying-mixture-of-experts-in-llm-architectures/