混合專家模型（MoE，Mixture of Experts）是一種深度學習模型設計策略，旨在通過結合多個「專家」網路來提高預測性能。MoE模型主要由兩部分組成：門控網路和專家網路。門控網路負責決定哪個專家網路處理輸入數據，而專家網路則專注於處理相應的數據子集。門控網路的輸出是一個機率向量，表示每個專家被選擇的機率。
在MoE模型中，每個專家可以專注於解決特定的子問題，從而使整體模型在處理複雜任務時獲得更好的性能。這種模型設計策略在自然語言處理、圖像識別、計算機視覺、推薦系統等多個領域都有廣泛的套用。例如，在自然語言處理任務中，MoE可以提高文本理解和生成的質量和準確性；在圖像識別和計算機視覺任務中，MoE可以提升對圖像的表徵和理解能力；在推薦系統中，MoE可以提供更準確和個性化的推薦結果。
MoE模型的一個關鍵特點是其稀疏性，即大多數專家在給定時間只處理少量輸入。這種稀疏性有助於減少計算負擔並提高模型的效率。MoE層可以代替Transformer架構中的稠密前饋網路層，其中專家可以是前饋網路、卷積網路或其他類型的網路。門控網路或路由機制負責決定將輸入數據傳送給哪個專家。
總的來說，MoE模型是一種高效的大型模型設計策略，通過結合多個專注於不同方面的專家網路，提高了處理複雜任務的準確性。