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混合专家模型 LLAMA的详细配置混合专家模型
大语言模型能够通过扩展参数规模实现性能的提升。然而，随着模型参数规模的扩大，计算成本也随之增加。为了解决这一问题，研究人员在大语言模型中引入了基于稀疏激活的混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE），旨在不显著提升计算成本的同时实现对于模型参数的拓展。
在混合专家架构中，每个混合专家层包含 ? 个专家组件，记为 [ E 1 , E 2 , . . . , E K ] [E_1,E_2,...,E_K]
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