应用介绍
MoE架构类似于“专家咨询小组”，当用户有问题输入，模型会“邀请”（激活）最适合的几个专家参与“讨论”（推理输出），从而节省资源。而“闪电注意力”机制意在突破transformer传统架构记忆瓶颈，优化长文本推理时对计算资源的利用效率，提升长文本处理能力。技术报告显示，“闪电注意力”机制驱动下，生成10万token时，M1所需推理算力仅为DeepSeek R1 的25%。
MoE架构类似于“专家咨询小组”，当用户有问题输入，模型会“邀请”（激活）最适合的几个专家参与“讨论”（推理输出），从而节省资源。而“闪电注意力”机制意在突破transformer传统架构记忆瓶颈，优化长文本推理时对计算资源的利用效率，提升长文本处理能力。技术报告显示，“闪电注意力”机制驱动下，生成10万token时，M1所需推理算力仅为DeepSeek R1 的25%。
