DeepSeek-MoE 模型是一种基于专家混合 (MoE) 范式的神经网络架构。 与传统的密集模型（其中每个输入都通过所有参数）不同，MoE 模型将网络划分为更小的子网络，称为“专家”。 一种门控机制动态选择激活哪些专家来处理每个输入，从而使模型可以专门处理不同的任务或数据模式，而不会按比例增加计算成本。 这种设计平衡了模型容量和效率，因为只有一部分专家处理每个输入。
该架构由两个主要组件组成：专家和门控网络。 每个专家都是一个独立的神经网络（例如，前馈层），经过训练可以处理特定类型的数据。 门控网络通常是一个更简单的神经层，分析输入并分配权重以确定激活哪些专家。 例如，在文本生成任务中，门控网络可能会将有关编码的问题路由到接受过编程数据训练的专家，而将有关生物学的查询发送给以科学为重点的专家。 在推理过程中，只有选定的专家计算输出，然后根据门控权重进行组合。 与类似大小的密集模型相比，这种稀疏性减少了计算量。
训练 MoE 模型涉及独特的挑战。 专家必须发展出独特的专业化，但门控网络最初可能会偏爱一小部分，导致其他专家未得到充分利用。 为了解决这个问题，像负载平衡惩罚或辅助损失函数这样的技术会鼓励专家平等参与。 例如，如果某个专家一直被忽略，则正则化项可能会惩罚门控网络。 此外，专家之间的通信（当分布在硬件上时）需要优化以避免瓶颈。 DeepSeek-MoE 可能采用分层门控或专家 dropout 等策略来提高鲁棒性。 通过自适应地集中计算资源，MoE 模型在保持实际效率的同时实现了高性能，使其适用于多语言翻译或多领域推荐系统等大规模应用。