什么是混合专家 (MoE)？其工作原理、用例等

[mostakimvip06]

训练大型语言模型 (LLM)通常需要大量的计算资源，这对许多组织和研究人员来说可能是一个障碍。

专家混合 (MoE)技术通过将大型模型分解为较小的专门网络来解决这一挑战。

MoE 概念起源于 1991 年的论文《自适应混合局部专家》。从那时起，MoE 就被应用于数万亿参数模型，例如 1.6 万亿参数的开源 Switch Transformers。

在本文中，我将深入探讨 MoE，包括其应用、优势和挑战。

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什么是专家混合 (MoE)？
想象一下，AI 模型是一个专家团队，每个专家都有自己独 罗马尼亚赌博数据 特的专业知识。专家混合 (MoE) 模型就是根据这一原则运作的，它将复杂的任务分配给较小的专业网络（称为“专家”）。

每位专家都专注于问题的特定方面，使模型能够更高效、更准确地解决任务。这类似于有医生处理医疗问题、有机械师处理汽车问题、有厨师处理烹饪问题——每位专家都处理他们最擅长的领域。

通过合作，这些专家可以比单个通才更有效地解决更广泛的问题。

让我们看一下下面的图表——我们稍后会解释它。

混合专家 (MoE) 组件

让我们分解一下该图的各个组成部分：

输入：这是您希望 AI 处理的问题或数据。
专家：这些是较小的 AI 模型，每个模型都经过训练，能够很好地处理整体问题的特定部分。您可以把它们视为团队中的不同专家。
门控网络：这就像一位经理，负责决定哪位专家最适合处理问题的每个部分。它查看输入并确定谁应该处理什么。
输出：这是专家完成工作后，AI模型产生的最终答案或解决方案。
使用 MoE 的优点包括：

效率：只使用擅长问题某一部分的专家，从而节省时间和计算能力。
灵活性：您可以轻松添加更多专家或更改他们的专业，使系统适应不同的问题。
更好的结果：由于每个专家都专注于自己擅长的领域，因此整体解决方案通常更加准确和可靠。
让我们更详细地了解专家网络和门控网络。

专家网络
将 MoE 模型中的“专家网络”视为一个专家团队。每个专家都专注于特定类型的任务或数据，而不是让一个 AI 模型包办所有事情。

在 MoE 模型中，这些专家就像单独的神经网络，各自接受不同数据集或任务的训练。

它们被设计成稀疏的，这意味着根据输入的性质，在任意时刻只有少数几个是活跃的。这可以防止系统不堪重负，并确保最相关的专家正在解决问题。

但是模型如何知道该选择哪位专家呢？这就是门控网络的作用所在。

门控网络
门控网络（路由器）是另一种类型的神经网络，它学习分析输入数据（如要翻译的句子）并确定哪些专家最适合处理它。

它根据输入的特征为每个专家分配一个“权重”或重要性分数，然后选择权重最高的专家来处理数据。

门控网络可以通过多种方式（称为“路由算法”）选择合适的专家。以下是一些常见的方式：

Top-k 路由：这是最简单的方法。门控网络挑选亲和力得分最高的前“k”位专家，并将输入数据发送给他们。
专家选择路由：在这种方法中，不是数据选择专家，而是由专家决定他们能最好地处理哪些数据。此策略旨在实现最佳负载平衡，并允许以多种方式将数据映射到专家。
稀疏路由：这种方法只针对每条数据激活少数专家，从而创建稀疏网络。与密集路由相比，稀疏路由使用的计算能力较少，在密集路由中，所有专家都针对每条数据进行激活。
在进行预测的过程中，该模型会结合专家的输出，其流程与向专家分配任务的流程相同。对于单个任务，可能需要多位专家，具体取决于问题的复杂程度和多样性。

现在，让我们了解 MoE 的工作原理。