在人工智能领域，专家混合（MoE）概念象征着协作智能，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型聚集了各种专家模型的优势，以提供更出色的预测。它围绕一个门控网络和一组专家网络组织，每个专家网络都擅长于特定任务的不同方面。
我制作了一个视频，在其中通过一些友好的代码片段解释了MoE概念。希望这个视频能帮助您更好地理解MoE内部的功能。
在本文中，我将更深入地讨论视频中使用的相同代码。让我们先讨论一下专家混合的架构，然后再来讨论代码。
专家混合的架构
专家混合由两种类型的网络组成：（1）专家网络和（2）门控网络。
- 专家网络：专家网络是专门的模型，每个模型都经过训练，擅长处理数据的一个子集。MoE的思想是拥有多个具有互补优势的专家，确保对问题空间的全面覆盖。
- 门控网络：门控网络充当指挥者，协调或管理个别专家的贡献。它学习（或权衡）哪个网络擅长处理什么类型的输入。经过训练的门控网络可以评估新的输入向量，并根据专家的熟练程度将处理任务分配给最适合的专家或一组专家的组合。门控网络根据它们与当前输入的相关性动态调整专家输出的权重，确保定制的响应。
