大模型的發展已經到了瓶頸期，包括被忽視事實導致的“幻覺”問題、深邃的邏輯理解能力、被業界詬病的數學推理能力，要想解決這些問題，模型的複雜度就必須不斷增加。 隨著不同應用場景的實際需求，大模型的引數會越來越大，複雜度和規模也會不斷增加，特別是在多模態大模型的開發中，每個資料集可能完全不同，資料來自文字、影象資料、語音資料等，包含不同的模式，特徵和標註之間的關係也可能有很大的不同， 這不僅增加了訓練的難度，也增加了推理的成本
為了實現大模型的高效訓練和推理，有人從模型底層做起，比如直接改變底層模型架構，將原有的Transformer架構改成最近新的基於狀態空間模型（SSM）的MAMBA架構。有些從預訓練微調方法開始，如上一篇文章[**解釋]：無需微調的大型模型上下文對齊方法使用上下文獻 習 （ICL） 有效對齊底層 LLMS 的 urial 方法用於採用少量精心規劃的樣式示例和精心設計的系統提示另一種方法是推廣該模型，即本文將介紹的基於門控網路的專家混合 （MOE） 模型。
萌的前提是，如果存在乙個涉及多個領域知識的複雜問題，我們應該用什麼樣的方法來解決它？最簡單的方法就是把不同領域的專家聚集在一起解決這個任務，當然，我們需要提前把不同的任務分開，這樣就很容易分給不同領域的專家，讓他們幫忙處理，最後總結結論。 沒錯，專家混合 （MOE） 模型就是基於這個想法，它是專門的子模型（即“專家”）的組合，每個子模型都有助於他們的專業領域。 決定哪個“專家”參與回答特定問題是一種稱為“門控網路”的機制。
混合專家（MOE）模型的想法可以追溯到整合的習，其中習是訓練多個模型（基礎習）來解決同乙個問題，並簡單地組合它們的結果（例如，投票或平均）。 整合化學習的主要目標是通過減少過擬合來提高泛化能力，以提高效能。 常見的整合 習 方法包括裝袋、增壓和堆疊。
在訓練過程中，整合習使用訓練資料集來訓練基礎習機，基礎習機的演算法可以是決策樹、SVM、線性回歸、KNN等，在推理過程中針對輸入X，每個基礎習機器得到相應的答案後，所有結果都是有機統一的， 比如通過求均值求解數值類問題，通過投票求解分類問題。
MOE 和整合學習 習 的相似之處在於它們都整合了多個模型，但它們的實現方式卻截然不同。 與MOE最大的區別在於，整合習不需要將任務分解為子任務，而是將多個基本習組合在一起。 這些基礎習可以使用相同或不同的演算法，也可以使用相同或不同的訓練資料。
MOE模型本身並不是乙個新概念，其理論基礎可以追溯到2024年由Michael Jordan和Geoffreyhinton等人**提出，距今已有30多年的歷史，但至今仍被廣泛使用。 這個概念通常應用於各種模型的真實場景，在 2017 年得到了進一步發展，當時由 Quocle、Geoffreyhinton 和 Jeffdean 領導的團隊提出了一種新型的 MOE 層，該層通過引入稀疏性顯著提高了模型的規模和效率。
隨著應用場景的複雜化和細分化，大型模型越來越大，垂直應用更加碎片化。 在多模態大模型的發展浪潮下，MOE很可能成為2024年大模型研究的新方向之一，而大模型也將帶來MOE再次發力。
以下是近幾年MOE的一些應用開發事件，可以看出早期MOE應用和Transformer的開發時間節點大致相同，都在2024年左右。
2017 年，Google 首次將 MOE 引入自然語言處理領域，通過在 LSTM 層之間新增 MOE 來實現機器翻譯的效能提公升
2024年，GSHARD首次將MOE技術引入Transformer架構，提供了高效的分布式平行計算架構，而Google的SWTICH Transformer和GLAM則進一步挖掘了MOE技術在自然語言處理領域的應用潛力，取得了優異的效能
2024年，V-MOE將MOE架構應用於計算機視覺領域的Transformer架構模型，通過路由演算法的改進，在相關任務中實現了更高的訓練效率和更好的效能
Limoe 2022是第乙個應用稀疏混合專家模型技術的多模態模型，模型效能與CLIP相比也有所提公升。
最近發布的 Mistral 8x7b 模型是由 70 億個引數的小模型組成的 MOE 模型，在多個執行分數上直接超過了多達 700 億個引數的 LLAMA 2。
將混合專家（MOE）模型應用於大型模型似乎不是乙個好主意，但Mistral AI發布的Mistral 8x7b模型在效能和引數方面證明了這一點，使用更少的引數，但取得了比Llama 2更好的結果，這為大型模型的開發提供了新的思路。
在文章的最後，將附加近年來關於專家混合 （MOE） 模型的主要**。
學得好，有專長“，古人已經告訴我們如何把複雜的事情化繁為簡。 在早期只處理文字資料，需要同時處理影象資料和語音資料的大型模型開發過程中，引數的數量和模型結構的設計變得越來越複雜和龐大。 如果說單模態模式是“特長生”，那麼模態模式就是“全能天才”，要想讓這個“全能天才”學得習好，那麼就要對其習學習任務進行分類，安排不同學科的老師輔導習任務，讓他們習高效、快速地學習到各學科的知識， 並且有可能在考試期間在每門科目中都有出色的表現。
混合專家（MOE）模型就是這樣一種培養“全能天才”的方法，其核心思想是先對任務進行分類，然後分配給各種“專家模型”來解決。 混合專家模型（MOE）是一種稀疏門控深度習模型，主要由一組專家模型和乙個門控模型組成。 MOE的基本思想是根據任務型別將輸入資料劃分為多個區域，並為每個區域的資料分配乙個或多個專家模型。 每個專家模型都可以專注於處理輸入資料，從而提高模型的整體效能。
MOE架構的基本原理非常簡單明瞭，它由兩個核心元件組成：Gatenet和專家。門網的目的是確定哪個專家模型應該接管輸入樣本的處理。 另一方面，專家形成了一組相對獨立的專家模型，每個模型負責處理特定的輸入子空間。
門網：混合專家模型中的“門”是乙個稀疏門網路，它接收單個資料元素作為輸入，然後輸出乙個權重，該權重表示每個專家模型對處理輸入資料的貢獻。 概率分布一般由專家或代幣通過softmax門控函式進行建模，並選擇前k個。 例如，如果模型有三位專家，則輸出的概率可能為 05 和。 1，即第一位專家貢獻了50%的處理資料，第二位專家貢獻了40%，第二位專家貢獻了10%，K可以選為2，我們認為前兩位專家模型建議會更好，可以用在更精準的答案中，第三位專家模型可以用在更有創意的答案中。
專家模型：在訓練過程中，門控模型將輸入資料分配給不同的專家模型進行處理在推理過程中，設門選擇的EA將為輸入資料產生相應的輸出。 然後，這些輸出使用分配給每個專家模型處理特徵以形成最終結果的能力的權重進行加權。
在訓練過程中，混合專家模型通過門控模型實現“因材施教”，進而在推理過程中實現專家模型之間的“向他學習”。 教育部的專家模型可以是小型 MLP 或複雜的 LLM。
在傳統的密集模型中，每個輸入都必須經過乙個完整的計算過程，這在處理大規模資料時會產生巨大的計算成本。 然而，在現代深度學習習中，稀疏混合專家（MOE）模型的引入為解決該問題提供了新的途徑。 在這個模型中，只有少數專家模型在輸入資料中被啟用或使用，而其他模型則保持不活躍，形成乙個“稀疏”結構。 這種稀疏性被認為是混合專家模型的乙個重要優勢，它不僅減輕了計算負擔，而且提高了模型的效率和效能。
為了有效控制稀疏性，主要取決於門控網路的設計和引數調整。 門控網路負責決定哪些專家模型參與處理當前輸入資料。 然而，在選擇引數時需要注意乙個權衡：如果門控網路在單次選擇中啟用了更多的專家模型，這可能會提高模型的表現力，但會導致稀疏性降低。 由於計算中涉及更多的專家模型，這帶來了額外的計算複雜性和耗時。
因此，MOE模型的稀疏性存在平衡挑戰，需要根據具體的應用需求和計算資源約束來調整門控網路的設計和引數。 在實際應用中，可以根據不同的場景靈活選擇專家模型的數量，以找到效率和效能之間的最佳平衡點。 這種個性化的適配確保了混合專家模型在廣泛的應用中得到最好的應用，為深習領域的發展提供了更大的靈活性和靈活性。
說到這裡的“門”概念，它與LSTM網路的“門”概念不同，MOE的“門”概念主要用於匹配資料與專家模型之間的連線，就像不同班級的學生想要進入不同的教室一樣，LSTM的“門”概念主要是控制資訊流的裝置， 可以保留或傳遞一定比例的資料，更像是控制流量，而MOE的“門”概念可以看作是選擇要通過的物件。
MOE的稀疏性類似於dropout原理，MOE根據任務的具體情況選擇並啟用一定數量的專家模型來完成任務，而dropout則隨機失活神經網路中的神經元，並且在每次訓練時只保留某些引數，這不僅使網路具有稀疏性特徵， 降低了整個網路的引數壓力，同時也降低了模型過擬合的概率，提高了模型的泛化能力。
在混合專家 （MOE） 架構中，初始階段涉及通過門網對輸入樣本進行多分類的過程，目的是確定最適合處理輸入的專家模型。 這一步被稱為“專家選擇”，是整個MOE模型的核心思想，學術界通常將其描述為稀疏啟用。 隨後，選定（啟用的）專家模型負責處理輸入樣本以產生最終結果。
在語言模型的應用中，當輸入資料通過 MOE 層時，每個輸入令牌都由 Gatenet 分配給最適合處理它的專家模型。 通過允許每個專家專注於特定任務，這種方法實現了計算效率和卓越的結果。 這種方法允許模型對不同型別的輸入資料進行個性化設定，從而提高整體效率和效能。
根據資料輸入的流程，教育部的每個子結構都根據自己的任務處理資料。
前向傳播：輸入資料進入混合專家模型，首先向前傳播。 同時，資料被傳遞到門控網路，為後續計算做好準備。 這一步是資訊流的起點，使模型能夠感知輸入的特徵，並為下一步做好準備。
門控計算：門控網路接收輸入資料並執行一系列 習 的非線性變換。 此過程會產生一組權重，這些權重指示每個專家對當前輸入的貢獻程度。 通常，這些權重由 softmax 等函式處理，以確保它們加起來等於 1，從而形成概率分布。 這樣的分布表示在給定的輸入情境中每個專家被啟用的概率。
專家模型：資料由門控網路選擇並輸入到每個專家模型中，每個專家根據其設計和引數處理輸入。 專家模型可以被認為是乙個子模型，用於對輸入資料的不同方面或特徵進行建模。 每個專家生成的輸出是輸入資料的表示形式，將在後續步驟中對其進行加權和聚合。
加權聚合：專家模型的輸出由門控網路計算的權重進行加權和聚合。 將每個EA的輸出乘以其相應的權重，並將這些加權輸出相加以形成最終的模型輸出。 這種加權組合機制使模型能夠自適應地選擇哪個專家模型的輸出更有利於具有不同輸入的手頭任務。
反向傳播和更新：在此階段，模型的訓練是通過反向傳播演算法進行的。 利用損失函式的梯度來調整門控網路和專家模型的引數，以最小化**值與實際標籤之間的誤差。 這個過程是訓練模型權重的關鍵步驟，確保模型能夠更好地適應訓練資料。
Sparity 調整：模型的稀疏性可以通過引入適當的正則化項來調整。 正則化項在門控網路的損失函式中起作用，控制專家模型的啟用狀態，從而影響模型的整體稀疏性。 這是乙個需要仔細平衡的引數，以滿足模型效率和效能之間的不同需求。
動態適應性：得益於門控網路，混合專家模型可實現動態適應性。 根據輸入資料，模型可以自動調整專家模型的使用，從而更靈活地適應不同的輸入分布和任務場景。
混合專家模型的實現涉及專家模型和門控網路的聯合訓練，門控網路在資料輸入處理的全過程中對專家模型資源的動態分配起著關鍵作用，使混合專家模型能夠靈活地適應不同的輸入資料分布和任務需求。 以及對模型的結構和引數進行微調，以滿足特定應用的需要。 這種結構允許模型在處理各種輸入資料時自適應地選擇正確的專家，從而提高模型的效能和效率。
04 混合專家模型的問題思考：溝通權衡。
混合專家模型的優勢顯而易見，通過MOE方法可以大大促進大模型的研發，但不能忽視其各個方面，應結合實際應用中的具體需求來權衡各方面的效能和引數。
專家混合 （MOE） 模型的優點：
混合專家（MOE）模型具有許多優點，使其廣泛應用於深度學習和習領域。 以下是混合專家模型的一些優點：
1.任務特異性：混合專家方法可以有效地利用多個專家模型，每個模型可以專注於不同的任務或資料的不同部分，從而在處理複雜任務時實現更好的效能。 每個專家模型都可以針對不同的資料分布和模式進行建模，這顯著提高了模型的準確性和泛化能力，因此模型可以更好地適應任務的複雜性。 這種任務特異性使混合專家模型在處理多模態資料和複雜任務時表現出色。
2.靈活性：混合專家方法表現出非凡的靈活性，允許根據任務的需要靈活地選擇和組合適當的專家模型。 該模型的結構允許根據任務的需要動態選擇主動專家模型，從而能夠靈活地處理輸入資料。 這使得模型能夠適應不同的輸入分布和任務場景，從而增加模型的靈活性。
3.效率：由於只有少數專家模型被啟用，並且大多數專家模型處於非活動狀態，因此混合專家模型具有很高的稀疏性。 這種稀疏性可以提高計算效率，因為只有特定的專家模型才能處理當前輸入，從而減少計算開銷。
4.表達能力：每個專家模型都可以設計得更專業，能夠更好地捕獲輸入資料中的模式和關係。 整體模型通過結合這些專家的輸出來提高對複雜資料結構進行建模的能力，從而增強了模型的效能。
5.可解釋性：由於每個專家模型都相對獨立，因此模型的決策過程更容易解釋和理解，為使用者提供了更高的可解釋性，這對於一些對模型決策過程有較強解釋要求的應用場景非常重要。
MOE 架構還可以在不增加推理成本的情況下向 LLM 新增可學習的 習 引數。
6.適配大規模資料：混合專家方法非常適合處理大規模資料集，可以有效應對海量資料和複雜特徵的挑戰，並利用稀疏矩陣的高效計算和GPU的並行性來計算所有專家層，從而有效應對海量資料和複雜特徵的挑戰。 其對不同子任務並行處理的特點，充分發揮了計算資源，有助於有效擴充套件模型，減少訓練時間，提高模型在訓練和推理階段的效率，使其在大規模資料下具有較強的擴充套件性，以更低的計算成本獲得更好的結果。 這一優勢使混合專家方法成為大資料環境中深度學習 習 的強大工具。
通過利用多個專家模型的優勢，混合專家模型實現了任務處理、靈活性、計算效率和可解釋性的平衡，使其成為處理複雜任務和大規模資料的有效工具。
專家混合 （MOE） 模型的問題：
雖然混合專家模型在許多方面都具有優勢，但在實際應用中也存在一些需要仔細考慮的問題和挑戰。 以下是混合專家模型可能面臨的一些問題：
1.訓練複雜性：混合專家模型的訓練相對複雜，尤其是在門控網路的引數調整方面。 為了正確學習習專家的權重和整個模型的引數，可能需要更多的訓練時間。
2.超引數調優：選擇適當的超引數（尤其是與門控網路相關的超引數）以實現最佳效能是一項複雜的任務。 這可能需要通過交叉驗證等技術進行仔細調整。
3.專家模型設計：專家模型的設計對模型的效能有重大影響。 選擇合適的專家模型結構以確保其對特定任務具有足夠的表達力是一項挑戰。
4.稀疏失真：在某些情況下，為了實現稀疏性，門控網路可能會過度啟用或不啟用某些專家，從而導致模型效能下降。 需要仔細設計稀疏性調優策略，以平衡效率和效能。
5.動態：在處理動態或快速變化的資料分布時，門控網路可能需要更靈活地適應輸入資料的變化。 這需要額外的處理和設計。
6.對資料雜訊的敏感度：混合專家模型對資料中的雜訊相對敏感，在某些情況下可能不如其他更簡單的模型。
此外，需要注意的是，混合專家模型在分布式計算環境中可能面臨通訊寬頻瓶頸。 這主要涉及混合專家模型的分布式部署，其中不同的專家模型或門控網路可能分布在不同的計算節點上。 在這種情況下，模型引數的傳輸和同步會導致通訊開銷過大，成為效能瓶頸。
以下是可能導致通訊寬頻瓶頸的一些因素：
1.引數同步：在分布式環境中，需要定期同步不同計算節點上的專家模型或門控網路的引數，以保證模型的一致性。 這涉及大量的引數傳輸，尤其是在大型模型尺寸下，通訊頻寬可能是乙個限制因素。
2.頻繁的通訊：如果混合專家模型的設計需要頻繁的引數互動和同步，那麼通訊開銷可能會顯著增加。 頻繁的通訊會導致節點之間的延遲，從而降低整個系統的效率。
3.資料流量：在某些應用中，模型在處理輸入資料時可能會產生大量的中間結果，這些結果需要在不同節點之間傳輸。 這也會增加通訊的資料流，這將對通訊頻寬提出更高的要求。
為了緩解通訊寬頻瓶頸，可以考慮以下策略：
模型剪枝和量化：減小模型的大小，包括專家模型和門控網路的引數數量，以減少通訊開銷。
非同步更新：考慮非同步更新策略，而不是同步更新所有節點的引數。 這可以減少通訊開銷，但可能導致模型一致性略有下降。
本地計算：任務盡可能在本地計算節點上完成，減少節點間通訊的需要。 這可以通過在節點上部署更多的計算資源來實現。
壓縮技術：使用引數化壓縮技術（如模型壓縮或漸進式壓縮演算法）來減少傳輸的資料量。
混合專家模型的分布式部署可能存在通訊寬頻瓶頸問題，但可以通過合理的模型設計和優化策略來緩解這一問題。
在實踐中，需要對照具體任務和資料的特點仔細權衡這些問題，對混合專家模型的結構和引數進行選擇或調整，以充分發揮其優勢，減少可能出現的問題。