在互联网巨头的世界，成本是推动创新的关键。大模型架构也不例外，随着发展到瓶颈期，解决逻辑理解和数学推理能力等问题需要增加模型的复杂度。如何平衡训练难度和推理成本成为大模型开发者面临的难题。而MoE模型的日渐成熟为开发者们指明了前进的方向，通过改变底层架构，实现耗能低且效果好的大模型开发。
MoE（Mixture-of-Experts，专家混合）首次出现于1991年，作为一种由专家模型和门控模型组成的深度学习技术。MoE由多个子模型组成，每个子模型都是一个局部模型，通过门控网络决定每个数据应该被哪个模型训练，减轻不同类型样本之间的干扰。MoE就像复仇者联盟，每个子模型都是一个超级英雄，而门控网络则是尼克·弗瑞，协调各个超级英雄，决定在何时召唤哪位英雄。
MoE的加入让整个神经网络系统像一个大型图书馆，每层都有不同类型的书籍和专业的图书管理员，门控系统根据读者需求将他们引导至最合适的楼层。虽然MoE在预训练和推理速度上表现优异，但也面临着一些挑战，如泛化困难和过拟合问题。
MoE架构的出现引发了与Transformer的“夺嫡之争”，MoE架构逐渐成为大模型开发者的新宠。各大公司纷纷发布基于MoE架构的高性能大模型，显示了MoE在大模型研究中的潜力。
AI大模型的迭代离不开高效的算力芯片，英伟达的市场行为左右着大模型开发者的策略。开发者们必须善用技术，通过技术层面的持续破壁对冲成本激增所带来的不稳定因素。
MoE的征途仍在继续，虽然面临着技术难关，但MoE架构已经成为高性能AI大模型的必选项。大模型开发者利用MoE成功研发了多款高效的大模型工具，但任何技术都不可避免地受限于时代背景和知识框架，需要不断创新与突破，实现大模型的技术革新与产品升级。 MoE，是大模型的未来，它说了算！