大模型中的Transformer与混合专家（MoE）

1. Transformer

• 核心结构：基于自注意力机制（Self-Attention），并行处理序列数据，解决长距离依赖问题。
• 关键组件：多头注意力（Multi-Head Attention）、前馈网络（FFN）、层归一化（LayerNorm）和残差连接。
• 优势：高效并行训练，适合大规模预训练（如GPT、BERT）。

2. 混合专家（MoE）

• 核心思想：将模型拆分为多个专家子网络（如FFN），每层动态激活部分专家（通过门控机制），显著扩展模型规模而不增加计算量。
• 典型应用：Google的Switch Transformer、Meta的FairSeq-MoE。
• 优势：计算高效（稀疏激活），支持万亿参数级模型。

3. 结合方式

MoE常作为Transformer中FFN的替代，例如MoE层替换FFN，实现模型容量与计算效率的平衡。

Transformer提供基础架构，MoE通过稀疏化计算扩展模型规模，二者结合推动大模型发展（如GPT-4、Mixtral）。

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