混合专家模型MoE Transformer深度理解：原理与实现！

原创于 2025-11-20 16:14:30 发布 · 741 阅读

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为什么LLM要采用混合专家模型？

大型语言模型（LLM）的规模已经大幅增长，参数数量达到数百亿甚至数千亿。为了提高这些模型的效率，最近出现了一种创新方法，即专家混合模型（MoE）架构。与模型的每个部分对每个输入都处于激活状态不同，MoE 网络仅针对每个标记激活“专家”子网络的子集。

这意味着每次前向传播只使用模型的一小部分参数，从而在保持性能的同时降低计算成本。换句话说，MoE 使我们能够扩展模型容量，而无需按比例增加计算需求。

举例来说，Meta 的 LLaMA 4（LLaMA 系列 LLM 的最新版本）采用了 MoE 架构。LLaMA 4 Maverick 使用了 128 位专家，但每个 token 只激活几个专家，以大约一半的推理成本实现了 GPT-4 水平的性能。MoE 是 LLaMA 4 能够如此庞大而高效的一个重要原因——这表明这一理念在当前的 AI 研究中有多么重要。

混合专家模型（MoE）是如何运作的

混合专家（MoE）是一种流行的架构，它使用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。下图解释了它们与transformer的区别。

Transformer和 MoE 的区别在于解码器模块：

Transformer 使用前馈网络，MoE 使用专家模型，这些专家模型是前馈网络，但与 Transformer 中的专家模型相比规模较小。在推理过程中，会选择一部分专家。这使得 MoE 中的推理速度更快。此外，由于该网络具有多个解码器层，输入经由不同层级的专家审阅，不同Token所选用的专家也不尽相同。

MoE中的共享专家

在许多混合专家架构（包括 LLaMA 4）中，除了可训练的专家网络之外，通常还会包含一个共享专家。
虽然路由器会动态地为每个词元选择几个专家，但共享专家始终处理每个Token，无论路由决策如何，共享专家充当稳定的备用方案，尤其适用于路由决策不确定或稀疏的情况，这种方式可以提高泛化能力，确保所有词元在网络中至少有一条一致的路径。这条共享路径还有助于降低训练方差，并确保始终有一个基线专家处于活动状态，即使在训练初期专家专业化尚未形成时也是如此。

但是，该模型如何决定哪些专家才是理想的人选呢？路由器会执行此操作。该路由器类似于一个多分类器，它根据专家的回答生成softmax分数。基于这些分数，我们选择最优秀的 K 专家。路由器通过网络进行训练，学会选择最佳专家。

但这并非易事，挑战依然存在。

如何训练混合专家模型

请注意训练开始时的这种模式：

该模型随机选择“专家 1”（因为所有专家都很相似），选定的专家预测效果相对较好，因此它可能会再次被选中，因为它是当前最好的，从而导致这位专家学到了更多。这样一来，很多专家就缺乏足够的训练。

我们分两步解决这个问题：

在训练阶段，在路由器输出（即 logits）上加入高斯噪声，这样可以让一些原本分数较低的专家偶尔获得更高的 logits，从而被选中，增加训练的多样性和负载均衡性。在加噪声后，找出 logits 最大的 K 个专家；其他专家的 logits 设置为 −∞，这样在 softmax 后它们的得分变为 0，最终只有这 K 个专家接收到输入并产生输出。

为什么要引入 Top k

解释说明：如果让输入同时经过所有专家，每个 token 都要计算所有专家的输出，成本会成倍增加，也会导致专家之间的干扰，于是就引入 Top-K gating。

如何解决负载均衡

有些专家可能会比其他专家接触到更多的token，导致专家训练不足。我们通过限制专家可以处理的令牌数量来防止这种情况发生。如果某个专家达到上限，则将输入令牌传递给下一个最佳专家。

最后

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