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混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)是一种通过多个“专家”子网络加门控路由共同协作的神经网络架构。它每次只激活部分专家,从而在不显著增加计算量的前提下大幅提升模型容量和性能,是许多大模型(如Mixtral 8x7B、GPT-4)背后的关键技术。

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