MOE 架构的基本思想是在传统 Transformer 模型中，将每个前馈网络（FFN）层替换为一个 MOE 层。 一个 MOE 层通常由两个关键部分组成： 每个专家是一个独立的子网络（通常是 FFN），在实际计算中只有部分专家会被激活参与处理。 通过让多个专家分担不同数据子集的计算，模型在预训练时可以以较低的计算开销获得大参数量带来的表示能力 。 该模块负责根据输入 token 的特征动态选择激活哪些专家。 门控网络一般采用一个带 softmax 的简单前馈网络来计算每个专家 …

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根据激活专家情况，可以把MOE模型分为Dense MoE和Sparse MoE，接下来分别展开介绍。 Dense MoE在每次迭代中激活所有专家网络，优缺点如下： Dense MoE层的输出可以表示为： 为了解决Dense MoE的"显著增加计算开销"这一问题，谷歌等人提出了Sparse MoE层，即在每次前向传播过程中仅激活选定的一部分专家，GShard便是其中的经典之作。 这一策略通过计算加权和的前 k个专家的输出，而不是聚合所有专家的输出，从而实现了稀疏性。 稀疏MoE层的结构如 …

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最近，腾讯的Hunyuan团队推出了一款名为Hunyuan-Large的开源模型，这是一款基于Transformer的Mixture of Experts（MoE）模型，拥有惊人的3890亿参数和52亿激活参数，能够处理高达256K的token。

Mod-Squad 整合了 Mixture of Expert (MoE) 层到 Vision Transformer 模型中，并引入了新的损失函数鼓励专家和任务之间的稀疏但强烈的依赖关系。 此外，对于每个任务，模型都可以只保留小部分专家网络，并且性能与原来的大模型相同。

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