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  　　MoE即“混合专家模型”，这种模型设计策略通过将大模型分解为多个子模块，提高模型的容量、处理能力和效率。MoE架构主要由“专家”和门控机制两部分构成。每个“专家”相当于一个小型的Transformer模型，专门处理特定类型的输入数据，多个“专家”的结合则使模型具备了更好的性能。而门控机制则用于判定输入样本需由哪些“专家”接管处理。
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