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wzjs 2025/9/22 0:18:25

网站首次打开速度慢wordpress,wordpress页脚间距代码,网站怎么做uc整合,哪个网站做美食视频软件写在前面大多数 LLM 均采用 Dense（密集）架构。这意味着，在处理每一个输入 Token 时，模型所有的参数都会被激活和计算。想象一下，为了回答一个简单的问题，你需要阅读整部大英百科全书的每一个字——这显然效率低下。为了突破 Dense 模型的瓶颈，一种名为 Mixture of …

写在前面

大多数 LLM 均采用 Dense（密集） 架构。这意味着，在处理每一个输入 Token 时，模型所有的参数都会被激活和计算。想象一下，为了回答一个简单的问题，你需要阅读整部大英百科全书的每一个字——这显然效率低下。

为了突破 Dense 模型的瓶颈，一种名为 Mixture of Experts (MoE，专家混合) 的架构应运而生，并迅速成为构建前沿 LLM 的关键技术之一。Google 的 GShard、Switch Transformer，开源社区的 Mixtral，以及我们今天重点关注的 DeepSeek 系列模型（尤其是 DeepSeek-V2 的 MoE 特性），都采用了 MoE 思想。

那么，MoE 究竟是什么？它如何实现“人多力量大”的同时又能“按需分配、节省体力”？它相比 Dense 模型有何优势和挑战？本文将以表现出色的 DeepSeek 模型（特别是其 MoE 架构，如 DeepSeek-V2 中体现的）为例，带你深入浅出地理解 MoE 的基本原理。