混合专家模型综述：算法、理论与应用

人工智能（AI）在许多领域取得了惊人的成功，尤其是随着基础大模型发展的最新突破。这些大模型利用其海量训练数据，为各种下游任务提供通用解决方案。然而，随着现代数据集日益多样化和复杂化，大型 AI 模型的发展面临两大主要挑战：（1）计算资源的巨大消耗与部署困难，以及（2）难以拟合异构和复杂数据，这限制了模型的可用性。混合专家模型最近在应对这些挑战方面引起了广泛关注，它通过动态选择并激活最相关的子模型来处理输入数据。研究表明，MoE 能够以更少的资源显著提升模型性能和效率，尤其擅长处理大规模、多模态数据。鉴于 MoE 在各个领域展现出的巨大潜力，亟需对其在许多重要领域的最新进展进行全面总结。现有的 MoE 综述存在局限性，例如内容过时或缺乏对某些关键领域的讨论，我们旨在弥补这些空白。在本文中，我们首先介绍 MoE 的基本设计，包括门控函数、专家网络、路由机制、训练策略和系统设计。然后，我们探讨 MoE 在持续学习、元学习、多任务学习和强化学习等重要机器学习范式中的算法设计。此外，我们总结了旨在理解 MoE 的理论研究，并回顾了其在计算机视觉和自然语言处理中的应用。最后，我们讨论了未来有前景的研究方向。