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// ✳ 混合专家 MoE

DeepSeekMoE 细粒度专家

把专家切得更细并加入共享专家,让每个专家更专精。

DeepSeekMoE (Fine-Grained & Shared Experts) 2024 高级 核心

通俗解释

把一个大专家拆成多个小专家、激活更多个,组合更灵活;另设几个所有 token 都用的“共享专家”承载通用知识,减少冗余。

用在哪里:DeepSeek-V2/V3/R1、Qwen MoE 系列

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

2024 Mixtral(top-2…2024 DeepSeekMoE 细粒度专家2024 无辅助损失负载均衡

01原始论文

DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

Damai Dai, Chengqi Deng, Chenggang Zhao, et al. · 2024

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

先学

DeepSeekMoE 细粒度专家

学完可以学

相关:多头潜在注意力 MLA

Mixtral(top-2 M…无辅助损失负载均衡多头潜在注意力 MLA DeepSeekMoE 细粒度专家

左:前置 · 右:后继 · 虚线:相关。看完整关系图 →

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

04在课程里哪里学

所在学习路线:从零理解一个大模型

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)