DeepSeek-MoE 的细粒度专家：专家切分与共享专家的设计 大家好，今天我们来深入探讨一下 DeepSeek-MoE 模型中细粒度专家机制的设计，重点关注专家切分和共享专家这两种关键技术。MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型的核心思想是利用多个“专家”网络来处理不同的输入，从而提升模型的容量和性能。与传统的密集模型相比，MoE 模型在训练和推理过程中可以更加高效地利用计算资源。DeepSeek-MoE 在 MoE 的基础上进行了创新，引入了细粒度的专家机制，进一步提升了模型的效率和表现。 1. MoE 模型的基本原理回顾 在深入细粒度专家之前，我们先简单回顾一下 MoE 模型的基本原理。一个典型的 MoE 层主要由以下几个部分组成： 专家网络（Experts）： 多个独立的神经网络，每个专家网络擅长处理特定类型的输入。 门控网络（Gate Network）： 根据输入，为每个专家网络分配一个权重，决定每个专家网络对当前输入的重要性。 组合函数（Combination Function）： 将各个专家网络的输出，按照门控网络分配的权重进行加权组合，得到最终的 …
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