toC
从DeepSeek MoE专家负载均衡谈起
上周中的时候, 同事给我了一份线上DeepSeek-R1推理的Expert激活的数据用来研究一些专家负载均衡的算法, 当然这些线上数据来自于公司内部的请求, 从中观测出前面10层专家基本上是相对均衡的, 而越到后面不均衡程度差异越大. 当时讨论到这个问题时, 是怀疑内部的一些请求是否专注于电商领域而带来的不平衡特性, 于是做了一些研究. 恰好搜到Intel的一篇论文《Semantic Specialization in MoE Appears with Scale: A Study of DeepSeek-R1 Expert Specialization》[1]有一些基于语义的MoE分析专家的专业性相关的问题, 再加上前几天看到某个公众号采访某院长的一个比较有趣的说法:“Dense模型适合toB业务,MoE模型适合toC业务”.
3/11/2025 12:35:00 AM
zartbot
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用