DeepSeek-V3便是一个实力强劲的混合专家（MoE）模型，其总参数量高达6710亿，且在处理每个标记（token）时，能够智能地激活约370亿的参数，实现高效计算。
同样引人注目的还有Qwen2.5-Max，这一大规模MoE模型通过精心设计的监督微调（SFT）流程以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法进行了后训练，大大提升了其性能与实用性。
这个“ MoE ”代表什么？为什么这么多大语言模型（LLM）都在使用它？
混合专家（Mixture of Experts，MoE）模型将一个复杂的任务分解为多个子任务，每个子任务由一个专门的专家来处理。
在MoE模型中，“专家”负责学习并处理不同的信息，而“路由器”则负责根据输入智能地选择最合适的专家进行处理，并将选定专家的输出作为最终输出。
混合专家（MoE）模型的专家（Expert）是什么？专家（Expert）是训练好的子网络（神经网络或层），通常是一个独立的前馈神经网络（FFNN），也可以是更复杂的网络结构。
MoE模型将一个复杂的任务拆分成多个子任务，每个子任务都交给一个专门的“专家”来处理。这些专家各自拥有独特的专长，专门处理特定的数据或任务，就像不同领域的专家一样。
如何将密集模型（Dense）转换为混合专家（MoE）模型？这个过程通常被称为MoE化，将稠密模型的参数和计算分解为多个专家模块，每个专家模块只处理输入数据的一部分，并专注于特定的任务或数据特征。
MoE模型通常被用于替换传统的FFNN层。传统 Transformer 中的 FFNN 被称为密集模型（Dense），因为所有参数（其权重和偏差）均已激活。
稠密模型是一个“通才”模型，能够处理多个不同的任务，但可能在处理复杂或特定任务时效率不高。
相比之下，稀疏模型仅激活其总参数的一部分，并且与专家混合密切相关。将密集模型分成几部分（所谓的专家），重新训练它，并且在给定时间内只激活一部分专家。
混合专家（MoE）模型的路由器（Router）是什么？路由器也是一个前馈神经网络（FFNN），用于根据特定输入选择专家。
路由器（Router）输出概率，用于混合专家（MoE）模型选择最佳匹配专家（Expert），选择的专家（Expert）也是一个前馈神经网络（FFNN）。
混合专家层（MoE Layer）是什么？路由器与专家（其中仅选定少数）一起构成了混合专家层（MoE Layer）。
MoE Layer有两种，一种是稀疏的专家混合（Sparse MoE），另一种是密集的专家混合（Dense MoE）。
两者都使用路由器来选择专家，但是稀疏混合专家模型通过路由器仅选择少数关键专家处理输入，实现高性能与低计算开销的平衡；而密集混合专家模型则利用路由器激活所有专家，但可能以不同权重分布，以全面捕捉输入数据的多样特征。
