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算法、系统和应用，三个视角全面读懂混合专家（MoE）
重点标签 MoE技术发展、混合专家系统、算法设计分类、系统设计挑战、应用领域拓展
文章摘要
背景知识：MoE技术起源于1991年，近年来与Transformer模型结合，实现模型能力提升同时控制计算成本。MoE框架由多个专家网络和一个门控网络组成，通过门控网络选择适合的专家处理输入，分为密集MoE和稀疏MoE两种形式。
算法设计分类：MoE算法设计主要分为门控函数和专家网络两个方面。门控函数包括稀疏式、密集式和soft式三种类型，而专家网络则关注网络类型、超参数、激活函数等。
系统设计挑战：MoE技术带来的挑战包括训练稳定性、负载平衡、可扩展性、通信开销等，需要综合考虑计算、通信和存储的需求。
应用领域拓展：MoE技术在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和多模态应用等多个领域展现出广泛的应用潜力。
挑战与机遇：MoE技术虽前景广阔，但仍面临诸多挑战，如专家的专业化和协作、稀疏激活的计算效率、泛化和稳健性等，未来的研究需要在这些方面取得突破。
本文为读者提供了MoE技术发展的全面视角，有助于理解其在人工智能领域的重要作用和未来发展趋势。
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原文作者: 机器之心
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