混合专家模型（MoE，Mixture of experts）是一种机器学习方法，它将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务。
混合专家模型使大规模模型，甚至那些包含数十亿个参数的模型，在预训练期间大大降低计算成本，并在推理时间内实现更快的性能。一般来说，它通过选择性地激活特定任务所需的特定专家来实现这种效率，而不是为每个任务激活整个神经网络。
想要了解更多“混合专家模型”的信息，请点击：混合专家模型百科
混合专家模型（MoE，Mixture of experts）是一种机器学习方法，它将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务。
混合专家模型使大规模模型，甚至那些包含数十亿个参数的模型，在预训练期间大大降低计算成本，并在推理时间内实现更快的性能。一般来说，它通过选择性地激活特定任务所需的特定专家来实现这种效率，而不是为每个任务激活整个神经网络。
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