理解专家混合（MoE）架构

主要组成部分：

1. 专家： 这些是不同的子网络（通常架构相同但权重不同），它们学习专门处理不同类型的输入或执行特定的子任务。
2. 门控网络： 这充当“交通控制器”。对于给定的输入，门控网络决定哪个或哪些专家最适合并应被激活以处理该输入，从而确保计算资源得到有效集中。
3. 稀疏专家激活： 这是 MoE 的一个关键特征。对于任何给定的输入令牌，只有一小部分专家（通常只有一个或两个）被门控网络激活。与整个网络处理每个输入的密集模型相比，这带来了显着的计算和内存效率。

示例说明：

想象一下一个专家团队（例如，数学家、语言学家和程序员）共同解决复杂问题。当收到诸如“编写程序！”之类的问题时，团队负责人（门控网络）会选择程序员（相关专家）来处理该任务。但是，如果他们收到一个数学问题，数学家将带头。这样，每位专家只专注于他们最擅长的工作，团队才能高效运作。

优势：

• 计算效率： 对于每个输入，仅激活相关的专家，与参数总数相似的密集模型相比，显着降低了推理期间的计算成本（FLOP）。
• 可扩展性： 可以通过添加更多专家来将模型扩展到非常大的参数量，而不会按比例增加每个输入令牌的计算成本。
• 专业化与性能： 与单一的单体模型相比，各个专家可以变得高度专业化，从而可能在各种任务上获得更好的性能。

示例：Mixtral 8x7B

一个著名的例子是 Mixtral 8x7B 模型。在每个 MoE 层中，有 8 个不同的“专家”前馈网络，每个网络大约有 70 亿个参数。但是，为了处理每个输入令牌，门控网络通常仅选择前 2 名专家。这意味着，虽然该模型具有大量的总参数（概念上，在这些层中有 8 个专家 70 亿参数/专家，这对整体大小做出了重大贡献），但在任何给定步骤中用于计算的活动参数数量要小得多（接近 2 70 亿参数）。这种稀疏激活使 MoE 在构建极其庞大但计算上可管理的模型方面特别有效，尤其是大型语言模型 (LLM)，在这些模型中，优化推理成本和内存需求至关重要。

结论

专家混合架构为高效扩展机器学习模型提供了一种强大的方法。通过利用专门的子模型和稀疏激活，MoE 使得像 Mixtral 这样的最先进模型的开发成为可能，这些模型在管理计算需求的同时，突破了 AI 性能的界限。