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专家混合的定义（MOE）
这 专家的混合物（MOE） 是优化AI模型的方法，包括 仅激活神经元网络的部分 取决于请求，而不是在每个执行中使用整个模型。
为什么会萌革命者？
- 通过推断降低计算成本 通过仅激活模型的一小部分。
- 允许您创建更专业的AI 同时保持适应性。
- 提高大型模型的可伸缩性 通过智能分发任务。
具体的例子
🔹OpenAi和Google探索了他们未来LLM的萌。
🔹MOE型号提供 性能与常规LLM相当，计算少50％。
优势和挑战
| 好处 | 挑战 |
|---|---|
| 🚀降低推理成本 | ❗员工的复杂性 |
| 🏗️更可扩展的模型 | ⚙️需要高级优化 |
| 🌍更好的能源效率 | 🔄需要特定的基础架构 |
萌的未来
✅ 大麻的收养。
✅ 降低运营成本AI。
✅ 专业和自适应AI模型。
