想像一個AI專家團隊，能夠即時應對新任務，學習快又不忘記舊技能，這就是稀疏混合專家模型的魔力！
學習路徑
- 第一課：專家團隊的魔法 — 稀疏混合專家基礎
- 第二課：持續學習嘅挑戰 — 專家團隊點樣進化？
- 第三課：終極目標 — 少樣本任務推斷嘅超能力
第一課：專家團隊的魔法 — 稀疏混合專家基礎
嗨！今日我哋要學一個超酷嘅AI概念：稀疏混合專家模型。想像你哋有一個超級大公司，但唔係所有員工都同時做嘢，而係根據任務搵最啱嘅專家出嚟做。咁樣冇浪費資源，又快又準！
稀疏混合專家模型就係呢個概念嘅AI版本。一個巨型AI模型入面，其實有好多個「專家」（即係細細嘅神經網路）。當有任務嚟嘅時候，一個「路由器」會決定邊幾個專家最識做，然後得呢啲專家啟動。其他專企就瞓覺慳力！呢個就係「稀疏」嘅意思 — 唔使所有專家都同時運作。
咁有咩好處？第一，慳電慳計算力；第二，每個專家可以做到自己嘅專業，好似醫生分心臟科、皮膚科咁。例如一個專家專門識貓，另一個專門識狗。當你問貓嘅問題，路由器會自動搵貓專家，唔會騷擾狗專家。
呢個設計令AI模型可以做到「條件計算」 — 冚家唚唔使做晒所有嘢，只係做需要嘅部分。好似你煮飯唔使開晒所有爐頭，只開需要嘅嗰個咁！下堂我哋會講點樣令呢啲專家團隊學識新嘢。記住：專家團隊，分工合作，效率超高！
思考題: 問題1：如果一個AI模型有100個專家，但每次任務只啟動2個，咁樣有咩優點？
第二課：持續學習嘅挑戰 — 專家團隊點樣進化？
歡迎返嚟第二堂！上堂我哋知混合專家模型好似一個專家團隊，但係如果公司要學新業務，點樣先唔會忘記舊技能呢？呢個就係「持續學習」嘅大挑戰！
想像你學完廣東話，跟住學日文，但學日文嘅時候竟然開始忘記廣東話！AI模型都會有呢個「災難性遺忘」問題。但係稀疏混合專家模型有妙計：
1. **專家剪枝**：好似園丁修剪樹枝咁，我哋會定期移除冇用嘅專家，保留最強嘅。咁樣模型唔會愈變愈臃腫。
2. **元學習**：教專家「點樣學習」。好似教一個學生唔係背答案，而係學解題方法。當新任務嚟，專家可以好快適應。
3. **重播與正則化**：重播就好似溫習功課，定期溫習舊任務；正則化就好似定立規矩，確保新學習唔會影響舊專家。
比喻：你有一個工具箱，每件工具（專家）都專門做某啲嘢。當你要學新技能，唔會改造所有工具，只係加一件新工具，或者改良舊工具少少。咁樣你嘅工具箱會愈嚟愈強大，但唔會搞亂原本嘅工具！
下堂我哋會整合所有概念，睇吓呢啲專家團隊點樣實際應用喺少樣本學習！記住：持續進化，唔會失憶！
思考題: 問題2：如果一個專家團隊要學識識別10種新動物，但只有每種動物3張相，混合專家模型點樣做到唔會忘記原本識嘅動物？
第三課：終極目標 — 少樣本任務推斷嘅超能力
終極堂嚟啦！今日我哋要睇吓稀疏混合專家模型點樣發揮「少樣本學習」嘅超能力 — 即係得幾個例子就識做新任務！
想像你教一個細路識「獨角獸」，你唔使佢睇100張相，可能得3張佢就識。點解？因為佢腦入面已經有「馬」、「角」呢啲基礎概念，可以組合起嚟理解新嘢。
混合專家模型就係咁做：
1. **動態專家選擇**：當新任務嚟，路由器會分析任務特徵，然後搵出最相關嘅專家組合。例如識「獨角獸」可能會啟動「馬專家」+「角專家」。
2. **快速適應**：透過元學習，專家已經預先訓練好「點樣快啲學新嘢」。好似運動員做好熱身運動，比賽時可以即時發揮。
3. **演化的專家庫**：模型好似一個活嘅生態系統，新專家會加入，舊專家會優化。最終變成一個超大型專家集團，每個專家都係自己領域嘅大師。
實際應用：醫療AI可能得一張罕見病嘅X光片就要診斷；語音助理可能聽你講兩句新方言就識翻譯。呢啲都係因為模型背後有千千萬個專家隨時待命！
總結：稀疏混合專家模型令AI好似一個不斷成長嘅超級大腦，分工精細，學習高效，永唔遺忘。你哋而家係呢個未來科技嘅專家啦！
思考題: 問題3：如果一個混合專家模型要應對一個全新領域（例如外星生物識別），但只得一張相，佢點樣可能做到預測？
