DeepSeek是一家专注于大模型研究与应用的公司，最近他们的一位前实习生对MoE（Mixture of Experts，专家混合）模型进行了创新性的改进。通过引入一种新的迭代机制，该实习生成功地将模型的内存需求降低了42%。

在传统的MoE模型中，每个输入数据点仅由一个专家处理，而其余专家则被闲置。这导致了计算资源的浪费和内存使用效率低下。这位实习生提出了一种新的迭代方法，让不同的专家轮流处理输入数据，从而显著提高了内存利用率。具体来说，该方法将输入数据分成多个批次，并让不同专家依次处理这些批次。经过多轮迭代后，所有专家都参与到了处理过程中，使得整体计算更加高效。

此外，这种方法还能够动态调整每个专家的工作量，进一步优化了内存分配。实验结果表明，与传统MoE模型相比，这种改进后的模型不仅大幅减少了内存占用，还保持了较高的准确率和处理速度。

这一成果为大规模模型的训练和部署提供了新的思路，有望在未来的大规模模型研究中发挥重要作用。对于那些受限于硬件条件的研究团队而言，这项技术无疑是一个福音，它使得更大规模、更复杂的模型训练成为可能。