deepseek核心技术：moe（混合专家模型）相关论文

MOE（Mixture of Experts）混合专家模型是一种集成学习方法，通过组合多个“专家”模型（子模型）来处理复杂任务。每个专家模型专注于数据的不同部分，由门控网络（Gating Network）决定各专家的权重，最终输出为各专家输出的加权组合。MOE的核心思想是“分而治之”，通过动态选择最合适的专家提升模型性能。 MOE的优势在于其灵活性和可扩展性，能够处理高维、非线性数据，广泛应用于分类、回归、自然语言处理等领域。其训练通常采用EM算法或梯度下降法，同时优化专家模型和门控网络。 总之，MOE通过组合多个专家模型，能够有效提升复杂任务的性能，是一种强大的机器学习工具。