@antiAIvo: MoE 入门必读：《Switch Transformer 》 一次讲清稀疏大模型的核心思路 最近一直在学这篇论文，我把它拆成了三篇 每一篇都附有可以测试的代码去理解 https://nano-ai.tech/papers/?share=2…
摘要
一篇中文教程，将 Google 2021 年的 Switch Transformer 论文拆解为三篇系列文章，从 MoE 与 Top-1 路由、专家容量与负载均衡，到训练稳定性与实验结论，并附带可运行的测试代码。
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缓存时间: 2026/10/16 22:47
MoE 入门必读：《Switch Transformer 》 一次讲清稀疏大模型的核心思路
最近一直在学这篇论文，我把它拆成了三篇 每一篇都附有可以测试的代码去理解 https://nano-ai.tech/papers/?share=20261016…
现在不少大模型都在用 MoE，比如DeepSeek 但很多人只知道名字，说不清它到底是怎么回事 用一个简单问题解释： 参数量涨了几十上百倍 为什么每个 token 的计算量几乎不变？ 答案在 Google 2021 年的 Switch Transformer 这篇论文里
三篇文章分别讲什么：
第一篇：核心思想 为什么要稀疏，专家加路由器怎么工作 为什么每个 token 只选 1 个专家就够了 第二篇：路由不均匀怎么办 Expert Capacity 给每个专家设接收上限 超了的 token 走残差 Load Balancing Loss 让路由器学会均匀分发 全程手算，一步一步看数字怎么变 第三篇：它到底证明了什么 三个稳定性技巧，只讲各自解决什么问题
阅读完，我的几点体会：
想看懂这篇论文，先得读完Transformer 另外，如果你知道负载均衡的实现 就能很快理解这篇论文，因为思路是一样的 这篇论文的创新，不在某个复杂的新结构 而在把一个老想法，做到了足够简单、足够稳定。
大模型论文研读
Source: https://nano-ai.tech/papers/?share=20261016 首页从零手写大模型大模型论文研读大模型实验室关于我## 大模型论文研读
学习与思考，记录读懂一篇论文的过程。
Switch Transformer · 3 篇## Switch Transformer
已完结 · 共 3 篇 · 从路由机制到实验结论与局限
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