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  • MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？
    MoE 应用于大模型，GPT-4并不是第一个。 在2022年的时候，Google 就提出了MoE大模型 Switch Transformer，模型大小是1571B，Switch Transformer在预训练任务上显示出比 T5-XXL（11B） 模型更高的样本效率。 在相同的训练时间和计算资源下，Switch Transformer 能够达到更好的性能。
  • MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？ - 知乎
    我们把三角形移动到对应的non-MoE分块下，表示在整个FWD中对应的non-MoE分块见过的batch。 继续做FWD，现在数据来到了MoE层，我们前面说过，每块卡上数据的维度是 (E, C, M)， 即我们已经计算好token和专家的对应关系，我们只需在ep_group内做all2all通讯，将token
  • 【分布式训练技术分享八】聊聊 MoE 技术和算法总结
    在 MoE 阶段使用相同的数据组合进行训练，但在 MoE 训练上花费的计算百分比方面有所不同。 虽然稀疏循环紧随 BTX 之后，但专家的并行训练增加了 BTX 的训练吞吐量，如Table 3 所示。
  • MOE模型的过去、现状和未来是怎样的？
    二、MOE模型的现状 1 深度学习推动MOE模型的复兴 随着深度学习的兴起，尤其是大规模神经网络模型的发展，MOE模型再次受到关注。 深度学习模型的规模和复杂性日益增加，训练和推理的计算成本也不断攀升，如何有效利用计算资源成为一个关键问题。
  • 为什么2025年左右，主流的moe模型逐渐开始采用更稀疏小 . . .
    稀疏化是分层级的 MoE是模型稀疏激活的一个大方向，而稀疏激活也是有层次的，Deepseek提出的MoE算是一种比较微观的版本，属于特征级别的稀疏激活。 正如我2021年所说：
  • 混合专家模型MoE? - 知乎
    MoE模型中都有一个topk的操作，但topk是一个离散不可导函数，这该如何去理解MoE的优化呢？
  • 如何看待DeepSeek开源国产MoE大模型DeepSeek MoE 16B?
    开源MoE模型论文引网友热议 那么也就是说按照Mistral报告的观察，DeepSeek-MoE设计的动机可能不太成立。 我觉得DeepSeek开发者可以参考Mistral的Sec 5做实验看看结论是否一致。 MoE的研究才刚刚开始，很多结论会逐渐拨云见日。 DeepSeek-MoE敢为天下先，开了个好头。
  • 如何看待OpenAI开源MoE模型gpt-oss-120b gpt-oss-20b . . .
    cai终于open了一把，模型结构没啥好说的，moe+sliding和full attention的混合，moe其实也是ffn的sparse，模型在达到相当性能的情况下有更小的推理成本，在大模型结构上将稀疏进行到底。 感慨的主要是 Native MXFP4 quantization，在moe层使用了mxfp4进行训练，fp8我们还没真正落地，fp4的实践recipe就来了，接着干活


















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