专家混合模型：核心思想与实践应用

• 高级MoE实现

  实现用于MoE层的多种路由机制，包括带噪Top-k和Switch式路由。

• 大规模训练

  应用专家并行和其他分布式训练技术，有效扩展MoE模型。

• 性能优化

  开发并应用负载均衡损失函数，以避免专家塌缩并提升训练稳定性。

• 高效推理

  构建优化的推理管线，运用专家卸载和量化等技术用于稀疏模型。

• 架构整合

  将MoE层整合到现有Transformer模型中，并分析其性能权衡。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。