MOE网络结构
和传统的 transformer 网络结构相比，我们将 Transformer 模型的每个 FFN 层替换为 MoE 层，MoE 层由门网络（Router）和一定数量的专家（Expert）组成。
- 这些 Expert 其实也是 FFN 层，但是是 sparse FFN 层。
- Router 理论上可以是一个简单的网络最后加上一个 Softmax 来归一化得到每个 expert 的分数即可。
MOE优缺点
优点：降低推理耗时
因为在 transformer 的推理过程中 FFN 的权重的维度是 ffn1: d_model x d_ff（d_ff 通常很大例如等于 4*d_model），ffn2: d_ff x d_model，所以除了 attention 之外这两个 ffn 的推理耗时占比也是比较大的，因此将 transformer 换成 MOE 的一个优点就是降低推理耗时。
这里需要注意的是 MOE 的所有 expert 加起来参数比 transformer 的参数要多，但是我们推理过程中只会根据 Router 来选择激活一个或者几个 expert，所以这时的推理时的参数是要比 transformer 要小的。
缺点：增加网络参数量、finetune 困难目前不成熟
因为 MOE 需要提前加载所有 Expert 的参数，所以比起 transformer 来说参数量会大一些（只是提前加载的参数量）
Sparse model 更容易过拟合，并且 MOE 比较难 finetune。