架构和模型是 AI 中两个重要的概念，它们之间存在密切的关系。
架构（Architecture）是指 AI 系统的整体设计和组织结构，包括模型、算法、数据处理流程等。架构决定了 AI 系统的性能、效率和可扩展性。常见的 AI 架构包括神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。
模型（Model）是指 AI 系统中的数学模型，用于对数据进行学习和预测。模型是架构的一部分，它通常由一组参数和计算公式组成。模型的性能取决于架构和参数的选择，以及训练数据的质量和数量。
在 AI 中，架构和模型是相互依存的。架构决定了模型的结构和计算方式，而模型则决定了架构的学习和预测能力。因此，在设计 AI 系统时，需要综合考虑架构和模型的选择，以实现最佳的性能和效果。
总的来说，架构和模型是 AI 中不可或缺的两个概念，它们共同决定了 AI 系统的性能和效果。
CNN的结构是基于这两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务。它在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步！
1.定义专家网络：首先需要定义多个专家网络，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。这些专家网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。2.训练专家网络：使用有标签的训练数据对每个专家网络进行训练，以获得每个专家网络的权重和参数。3.分配数据：在训练过程中，需要将输入数据分配给不同的专家网络进行处理。分配数据的方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。4.汇总结果：将每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终的输出结果。5.训练模型：使用有标签的训练数据对整个MoE架构进行训练，以获得最终的模型权重和参数。MoE架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用。它可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时也可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。
在模型架构及训练模式方面，以chatGPT为代表的大多数LLMs均是基于Transformer的序列预测/生成式模型架构，其中，LLMs之间会存在编/解码方式、训练任务目标等不同的差异性，如下图所示，这里需要指出的是：上述提及的“模型架构”更多是包含了广义上的一些理解，包含模型的网络拓扑结构（全连接/CNN/LSTM/Transformer/GCN..）及其中所蕴含的那些数学变换方法或思想、不同任务的学习目标及对应采用的损失函数，梯度策略等。针对生成式架构，亦包含诸如多模态视觉模型中采用的变分自编码器、掩蔽自编码器、去噪自编码器及LeCun提出的JEPA（联合嵌入预测架构）甚至最近OpenAI刚刚发布不久的sora所采用的扩散模型及其他诸如生成对抗网络等。