Franken-MoE：低成本构建混合专家模型 大家好，今天我将为大家介绍一种名为“Franken-MoE”的低成本构建混合专家模型（MoE）的策略。MoE模型近年来在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，其核心思想是利用多个“专家”网络处理不同类型的输入，从而提升模型容量和性能。然而，传统的MoE模型训练成本高昂，限制了其在资源有限场景下的应用。Franken-MoE提供了一种可行的替代方案，通过将多个已训练好的Dense模型“缝合”成一个MoE模型，显著降低了训练成本。 MoE模型简介 首先，我们简要回顾一下MoE模型的基本架构。一个典型的MoE模型包含以下几个关键组件： 专家网络（Experts）： 由多个独立的神经网络组成，每个专家网络擅长处理不同类型的输入数据。 门控网络（Gate Network）： 负责根据输入数据的重要性，动态地选择哪些专家网络参与计算。 组合机制（Combination Mechanism）： 将被选中的专家网络的输出进行加权组合，得到最终的输出结果。 用公式表示，一个MoE层的输出可以写成： Output = Σ(Gate(x)_i * E …