本文综述多种MoE模型优化技术：动态门控提升性能并减少GPU内存，专家缓存降低静态内存分配；三维混合并行与参数卸载提升训练效率，使Mixtral-8x7B可在消费级硬件运行；PPMoE通过张量并行减少通信，实现1.75倍加速；参数高效架构缓解参数膨胀；Pre-gated MoE降低内存消耗；任务级路由可蒸馏出可部署子网络并保留收益；自适应门控和专家选择提升训练效率与收敛速度。

该文综述混合专家（MoE）模型研究：Mistral 7B采用GQA与滑动窗口注意力提升推理效率，其Instruct版性能超越Llama 2 13B Chat；构建中文Mixtral-8x7B模型Aurora，验证指令微调的有效性；提出融合MoE层的多语言Conformer以降低WER；并涉及MoE多语言生成训练、专家修剪、参数卸载（使Mixtral-8x7B可在消费级硬件运行）、Mistral 7B医学翻译微调、三维混合并行训练、Mixture of Tokens及自适应门控MoE等。