TinyLLM-RAG-MOE是一个小型的LLM，它实现了LORA微调、web端部署、借鉴Deepseek的MOE架构、潜在注意力机制和简单的RAG功能。这个模型的主要目的是学习大模型流程，以便更好地理解和应用深度学习技术。

TinyLLM-RAG-MOE的设计思路是简化大型模型的结构，使其更易于理解和实现。通过使用LORA微调，可以快速地将大型模型迁移到TinyLLM上，而无需从头开始训练。此外，TinyLLM-RAG-MOE还借鉴了Deepseek的MOE架构，使得模型更加灵活和可扩展。

在TinyLLM-RAG-MOE中，潜在注意力机制被引入，以增强模型对输入数据的理解和处理能力。这种机制可以帮助模型更好地理解输入数据之间的关系，从而提高模型的性能。

最后，TinyLLM-RAG-MOE还实现了一个简单的RAG功能，使得模型能够根据输入数据的变化自动调整其参数。这种功能可以提高模型的适应性和鲁棒性，使其能够更好地应对各种变化和挑战。实现一个小型的LLM，包含LORA微调、web端部署、借鉴Deepseek的MOE架构、潜在注意力机制和简单的RAG功能，以学习大模型流程为主