MoE模型 vs Transformer模型核心区别

【MoE模型 vs Transformer模型核心区别】：

1. 结构差异
- Transformer：所有输入经过相同的全连接层（每层神经元固定）
- MoE：增加"专家层"（多个小型神经网络）+ 路由系统，自动选择最相关的3-5个专家处理输入

2. 资源使用
- 计算资源：MoE通过稀疏激活（每次只调用部分专家）节省30-60%计算量
- 内存消耗：MoE需要额外存储专家网络参数，内存占用增加约20-40%
- 通信成本：分布式训练时MoE需要专家节点间数据传输

3. 扩展方式
- Transformer：增加神经元数量→参数剧增→计算成本指数上升
- MoE：通过增加专家数量线性扩展，1.7万亿参数模型仅需激活145亿参数/次

4. 应用场景
- Transformer：适合通用任务（如BERT、GPT基础版）
- MoE：更适合多任务/垂直领域（谷歌Switch Transformer已实现7倍效率提升）