这种方法主要是把像ChatGPT、Qwen、DeepSeek这些成型的LLM当作 “专家” ，当给一个输入的时候，有分类能力的Router（路由器）就会把这个输入分配给合适的LLM处理。

3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

今年1月，中国人工智能公司深度求索发布了备受瞩目的DeepSeek-R1模型。这款模型引入了创新性的Mixture of ...

随着中国在人工智能领域的不断深入，今年1月，深度求索推出的DeepSeek-R1模型让众人瞩目。这个模型不仅采用了创新的MoE架构，还通过高效的训练方法，成功在保持高性能的同时实现了低算力需求，是对大模型在规模与效率之间平衡的重要探索。其他许多大模型企业也开始重视MoE架构的创新，以期在这一竞争激烈的领域取得一席之地。

规模宏大、历史悠久、备受全球电子工程师信赖的调查报告《Mind of the Engineer》 (工程师思维调查报告，MoE)2024版新鲜出炉了！这份调查由AspenCore旗下《EE ...

近日，美国西北大学计算机科学博士生王子涵（Zihan Wang）等人在这个方向上取得了突破，提出了一种名为 专家链（CoE） 的技术。实验表明，CoE 在性能、扩展策略、资源效率和专家使用效率等多个方面都显著超越先前的 MoE 模型。

近日， 科大讯飞 携手华为在国产算力领域取得重大进展 ，双方联合团队率先突破国产算力集群上MoE模型的大规模跨节点专家并行集群推理。 这是继DeepSeek公布其MoE模型训练推理方案后，业界首个基于国产算力的全新解决方案 。

IT之家 3 月 10 日消息，字节跳动豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE（混合专家模型）架构的关键优化技术， 可将大模型训练效率提升 1.7 倍，成本节省 40% 。据悉，该技术叫做 COMET，已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

豆包大模型团队此次开源的决定，旨在通过技术共享，促进整个AI社区在模型训练效率方面的共同提升。他们相信，开源将有助于加速行业技术发展，并为全球范围内的研究者和开发者提供宝贵的资源，进一步推动人工智能技术的创新与应用。

字节跳动旗下豆包大模型团队10日官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40％。该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省数百万GPU小时训练算力。

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