DeepSeek大模型大家都用过，它的出众有一个很重要因素，那就是它是MoE架构的大模型。

MoE是**Mixture of Experts的缩写，翻译成中文叫做“混合专家”。一句话介绍：MoE架构通过路由机制为每个输入动态选择并加权组合多个专家网络的输出，实现大模型容量与高效计算的平衡。**

想象一下，你有一个非常复杂的任务（比如理解一段话、翻译一句话、生成一张图片）。传统的方法是训练一个巨大无比的神经网络来处理所有输入。这个“巨无霸”模型虽然强大，但有两个主要问题：

1）计算成本高

每次处理输入，都需要激活模型的所有部分，非常耗费计算资源。

2）参数效率低

模型庞大，但并非所有部分都擅长处理所有类型的输入。有些参数在处理某些任务时可能被“浪费”了。

MoE 架构的核心思想是“分工合作”和“按需调用”，就像一个高效的专家团队：

1）专家 (Experts)：

我们不再使用一个巨大的单一模型，而是创建多个相对较小、结构相同但参数不同的神经网络。这些小网络就是“专家”。

每个专家可以看作是专门处理某类特定信息或任务的“小能手”。比如，一个专家可能擅长处理名词，另一个擅长处理动词，或者一个擅长处理图像中的纹理，另一个擅长处理形状。

2）门控网络 (Gating Network / Router)：

这是 MoE 的“指挥中心”。它也是一个（通常较小的）神经网络。

它的工作是分析输入的数据（比如一句话、一张图片的某个部分）。

根据分析结果，门控网络会决定：对于这个特定的输入，应该调用哪些专家，以及每个专家的“意见”应该占多大权重。

它输出一组权重（或概率），对应每个专家。权重高的专家表示门控网络认为它对这个输入更重要。

3）组合输出：

门控网络选定的专家们同时处理这个输入数据，每个专家都给出自己的输出结果。然后，门控网络输出的权重被用来加权平均这些专家的输出。

最终的输出结果 = (专家1的输出 × 权重1) + (专家2的输出 × 权重2) + … + (专家N的输出 × 权重N)。

MoE 的关键优势

1）参数量大但计算量相对小：

MoE 模型可以拥有极其庞大的总参数量（因为有很多专家），但每次处理一个输入时，只需要激活其中一小部分专家。这被称为稀疏激活。这使得模型在保持强大能力的同时，大大降低了每次推理的计算成本。

2）更高的模型容量：

通过增加专家数量，可以轻松扩展模型的总参数量，理论上能学习更复杂的模式和知识。

3）专业化：

专家们倾向于学习处理不同类型的数据，实现了一定程度的“专业化分工”，提高了模型的整体效率和性能。

MoE 架构是一种通过“专家分工”和“门控调度”来实现高效、大规模模型训练和推理的技术。它用多个小型专家网络代替一个巨型网络，通过门控网络动态选择最相关的专家来处理每个输入，并以加权方式组合结果。这使得模型既能拥有巨大的参数容量（知识库），又能保持相对较低的计算成本（每次只调用部分专家），是构建超大规模语言模型（如 GPT-4 据信采用了 MoE）和视觉模型的重要技术之一。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发