大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下动态可变参数激活MoE架构（Dynamic Variable Parameter-Activated MoE, DVPA-MoE）的架构与实际应用，本架构支持从7B到32B的等多档参数动态激活。该架构通过细粒度难度评估和分层专家路由，实现“小问题用小参数，大问题用大参数”的精准资源分配。

背景介绍

随着大语言模型这几年飞速发展，大模型应用逐步落地，对于用户在实际使用大模型过程中，对于普通用户来说会问一些简单问题，问不出比较有含金量的问题，具有含金量的问题需要设计相应的prompt模板进行提问，而大部分使用者的问题往往是简单回答即可，由于用户输入的问题有简单、中等、复杂区分，大部分普通用户输入的问题难度不高，也不会使用prompt模板，低参数的模型足够回答用户的问题，甚至很多开发者批量执行简单的小任务，例如实体抽取，文本分类等小任务。如果每次小问题都用启用高参数的专家模型，像是“杀鸡焉用宰牛刀”，会导致大量推理算力的浪费，因为对于简单问