混合专家模型，是一种能够在保持计算效率的同时，大幅增加模型准确率的架构设计。混合专家模型包含多个专门化的子网络（专家）和门控网络，在处理任何用户输入时只激活其中一部分专家，也就是通过门控网络将任务分解后，激活部分特定专家完成任务。通过这种稀疏激活策略，既确保了任务的精准性，又提升了任务完成效率，MoE模型能够拥有数万亿参数的理论容量，但实际计算成本仅相当于激活专家的总和，实现了参数规模与计算效率的平衡。
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