【AI大模型】深度解析混合专家模型(MoE)让大模型既 “聪明” 又 “省电”，零基础小白收藏这一篇就够了！！

前言

混合专家模型（Mixture of Experts, MoE） 用多个小型前馈网络（FFN）（称为专家）和一个可学习的路由/门控网络替代了密集型前馈块，其中路由网络会将每个token（或样本）发送给少数几个专家。这在保持每个token计算量较低的同时，提供了巨大的参数容量——因此你可以快速预训练超大模型——但这也增加了工程复杂性：存储所有专家所需的内存、路由逻辑、负载均衡以及跨设备通信。

什么是混合专家模型？

可以把MoE层想象成一个有许多专家的呼叫中心。对于每个进来的“呼叫”（输入token的隐藏向量），路由器会决定将呼叫转接到哪些专家。只有被选中的专家会进行计算并响应；它们的输出会被合并（通常是加权合并）以生成该层的输出。

对于输入x，形式化定义如下：

其中 是第i个专家，是门控权重（通常是稀疏的，有很多零）。在稀疏MoE中，我们只计算非零的。实际效果是：参数数量随N增长，但每个token的计算量随活跃专家数量（k）增长，而不是随N增长。

混合专家（MoE）模型由多个“专家”子网络和一个门控网络组成，门控网络负责选择对每个输入应用哪些专家。在经典MoE中（Jacobs等人，1991年；Jordan与Jacobs，1994年），软门控函数会输出一个关于专家的概率分布，最终输出是所有专家输出的加权和。现代稀疏MoE使用硬门控或稀疏门控：门控只为每个输入选择少数几个专家（通常1-2个），这大大增加了模型容量，同时不会按比例增加计算量。Shazeer等人（2017年）总结道：“MoE由……前馈子网络和一个可训练的门控网络组成，门控网络会选择稀疏的专家组合来处理每个输入。”换句话说，对于每个输入x，门控会为每个专家E_i生成分数g_i(x)，然后通常只评估分数最高的k个专家，并将它们的输出E_i(x)合并。形式上，MoE层的输出可以写成

其中仅在被选中的专家处非零。这种稀疏门控使得模型可以拥有巨大的参数数量（许多专家），但每个样本只需要评估少数几个专家。

经典MoE与现代MoE的对比

早期的MoE模型（20世纪90年代）使用软门控（例如softmax/EM算法），因此每个专家都会对每个输出有所贡献。Jacobs和Jordan的分层MoE使用期望最大化算法来训练门控网络和专家回归器。相比之下，现代MoE利用条件计算：每个输入只激活一小部分专家。Shazeer等人（2017年）通过在softmax门控中添加噪声和top-k选择，在深度学习中复兴了MoE，得到了参数可达数千亿的稀疏模型。最近，像GShard（Lepikhin等人，2020年）和Switch Transformer（Fedus等人，2021年）这样的架构通过高效路由将稀疏MoE扩展到了数万亿参数。例如，GShard在2048个TPU v3芯片上实现了一个6000亿参数的多语言翻译MoE，而Fedus等人报告称，训练一个1.5万亿参数的“Switch”模型的速度是密集基线模型的7倍。正如Mu和Lin（2025年）所观察到的，MoE采用“分而治之”的策略：模型不再为每个输入重用所有参数，而是为每个输入动态选择和激活一部分参数。这使得MoE能够大幅扩展容量（让专家专门化），而不会按比例增加计算量。

什么是稀疏性？

MoE中的稀疏性指的是：对于每个token，只有一小部分（k个）专家被激活。稀疏性带来的好处包括：

• 巨大的参数预算（许多专家），而每个token的FLOPs不会线性增加。
• 条件计算：不同的输入使用不同的参数。

两种常见的路由方式：

• Top-k带噪声门控（Shazeer等人）：添加噪声，保留top-k分数，然后对这些分数进行softmax。噪声有助于探索和负载均衡。
• Top-1硬路由（Switch）：将每个token路由到单个专家——通信/计算成本更低，且在实际中质量仍然很好。

MoE的token负载均衡

问题：路由器可能会“坍缩”——许多token涌向少数几个专家→这些专家训练得更快，被选中的次数更多→形成正反馈循环。

常见解决方案：

1. 辅助均衡损失（重要性×负载）：计算每个专家的期望门控概率和实际token数量；添加一个鼓励均匀分布的惩罚项。这是GShard/Switch中使用的经典技术。
2. 带噪声门控：在门控logit中添加小噪声，使token在训练早期探索不同的专家。
3. 容量限制：为每个批次中的每个专家固定一个token容量——溢出的token会被重新路由、丢弃（或传递到残差路径）。这可以防止专家在运行时过载。调整这些参数（辅助损失权重、噪声规模、容量因子）至关重要——太少会导致坍缩；太多会导致强制随机化，损害专门化。
   

MoE与Transformer

一种标准且影响深远的设计是：用MoE块替代Transformer中的密集前馈（FFN）块。原因如下：

• FFN在Transformer中占参数数量的主导地位；用MoE替代它们可以低成本地增加容量。
• 注意力层仍然是密集的（共享权重），因此MoE在增加专门化的同时，保留了共享的上下文计算。

重要的实际影响：

• 预训练速度：因为每个token的计算量是有限的（k个专家），在固定的计算预算下，你可以更快地训练一个容量大得多的模型。
• 内存：所有专家的权重都必须存储（在VRAM中或跨设备分片），因此即使每个token的计算量很小，MoE的内存占用也会增加。这就是为什么一个例如有8×70亿参数专家的MoE可能需要与470亿参数的密集模型相当的内存。

Switch Transformer

Switch简化了路由：采用top-1路由（每个token只到一个专家）和一些训练技巧。Fedus等人展示的优势包括：

• 更低的路由器计算量和更少的通信。
• 更小的每个专家批次复杂度（更少的碎片化）。
• 实际预训练速度大幅提升（Switch的作者报告称，在某些设置下，速度是基线模型的约7倍）。Switch还形式化了容量因子，并表明top-1路由在简化系统工程的同时，仍能保持质量。

上面建议的容量会将批次中的token数量平均分配到各个专家。如果我们使用大于1的容量因子，就会为token分配不完全均匀的情况提供缓冲。增加容量会导致更昂贵的跨设备通信，因此这是一个需要权衡的因素。特别是，Switch Transformer在低容量因子下表现良好。

用路由器Z损失稳定训练

路由器的logit（softmax之前的分数）可能会在数值上变得很大或不稳定，这会破坏门控的训练。路由器Z损失是一个小的辅助项，用于惩罚大的logit幅度（z分数）。直观理解：保持路由器logit“表现良好”，以便在训练过程中softmax/top-k选择是稳定的。论文（例如ST-MoE/ST-MoE变体）报告称，这提高了稳定性，减少了坍缩，有时还能略微提升质量。在实际中，你可以在目标函数中添加λ * Z_loss，其中λ很小（可调整）。

PEER（参数高效专家检索）

PEER是一种稀疏路由层设计，它让Transformer能够从非常大的小型专家池中检索（例如数十万个——甚至一百万），使用乘积键风格的学习索引和参数高效的专家设计，因此模型容量与每个token的FLOPs解耦。

核心动机/高层视角

• 标准密集前馈（FFN）层在宽度增加时需要增加FLOPs/内存。稀疏MoE用许多小型专家替代大型FFN，并为每个token路由少数几个专家——以较小的运行时成本提供巨大的参数预算。但当尝试使用非常多的专家（例如>10万个）时，传统MoE会面临路由和扩展瓶颈。PEER解决了路由/带宽问题，使其能够扩展到数百万个小型专家。

核心思想（逐个组件）

1. 乘积键（PKM）风格检索作为学习索引（路由引擎）

• PEER使用乘积键思想（Lample等人 earlier 为大型内存引入）：将查询/键拆分为子组件，这样有效键空间是组合性的（C×C），而查找成本很小。这提供了一种从巨大池中快速筛选候选专家的廉价方法。

2. 两阶段检索/筛选+重排序

• 阶段A（非常廉价）：从token隐藏状态生成查询向量，并使用乘积键查找（通常是多头）生成候选专家的短列表（亚线性检索成本）。
• 阶段B（更精确）：在短列表上进行小型重排序，挑选最终的top-k专家进行激活。这种两阶段方法避免了扫描所有专家。PEER论文形式化并优化了这个流程。

3. 参数高效的小型专家

• 与每个专家使用大型MLP块不同，PEER使用非常小的专家模块（例如单神经元MLP或小型FFN），并在专家之间共享神经元组件，以提高参数效率和专家之间的迁移能力。其理念是：许多小型专家专门处理细粒度行为，并且它们的参数存储/查找成本低。

4. 多头/多塔检索

• PEER通常使用多头风格的检索（多个独立的乘积键查找），因此可以并行检索多个候选集并进行组合；这提高了召回率，并允许细粒度专门化（类似于多头注意力的思想）。

5. 复杂性及可扩展性原因

• 通过使用乘积键和组合键空间，候选选择复杂性从O(N·d)（与N个专家成线性关系）降至大约O((√N + k²)·d)或论文中讨论的类似亚线性形式——使数百万个专家无需线性成本即可扩展。

6. 路由与训练考虑

• 路由仍然是稀疏的：每个token只激活k个专家。PEER使用可端到端训练的学习索引（通过适当的近似或直通/top-k技巧），并利用批处理来聚合候选专家的token。小型专家设计减少了每个专家的计算和激活内存。

架构细节

混合专家层通常由以下组件组成：

• 门控网络：一个小型网络（通常是单个线性层+softmax），将每个输入映射到一个关于n个专家的分数向量**g(x)∈R^n**。softmax门控输出密集分布，而稀疏门控添加了使大多数条目为零的机制。Shazeer等人使用**带噪声的Top-k门控**：向每个门控分数添加高斯噪声，然后只保留top-k值（其他设为零）。噪声有助于探索和平衡（防止单个专家占主导地位）。在实际中，k通常是1或2（例如Switch使用top-1），这意味着每个输入被路由到1-2个专家。

• 专家网络：每个专家E_i本身是一个神经子网络（例如前馈MLP或卷积块）。所有专家通常共享相同的输入/输出维度，但有独立的参数。例如，Shazeer等人使用的专家是两层MLP（带隐藏ReLU层）。在基于Transformer的MoE中，前馈层被许多并行专家替代。由于每个输入只选择少数专家，稀疏性意味着我们只计算那些专家的输出。正如Shazeer所指出的，“我们有多达数千个专家，但每个样本只需要评估少数几个”，这节省了计算量。
• 分层MoE：MoE层也可以分层堆叠：顶层门控网络选择一组专家，其中每个专家本身可能是一个带有自己门控的MoE。在实际中，大多数系统每层使用单级MoE，但当专家数量极多时，分层门控可以减少“分支因子”。
• 门控输出与路由：门控生成分数后，要么对top-k专家进行软加权求和（保留门控值作为权重），要么使用硬独热路由（如Switch中）。例如，top-1硬门控选择分数最高的单个专家，并使用其输出（可选地通过该门控的softmax概率缩放）。在top-k门控中，输出是。因为未被选中的g_i为零，所以g_i=0的专家不需要计算。（一些较新的变体甚至在许多专家之间进行软加权——例如“Soft MoE”——但主流稀疏MoE专注于硬路由。）
• 负载均衡：一个众所周知的问题是，如果不加以注意，一个专家可能会过载，而其他专家则处于空闲状态。MoE系统引入均衡损失或噪声以确保负载均匀。Shazeer等人在门控输出上添加了一个辅助损失：他们估计每个专家的期望样本数量，并惩罚不平衡。注入的门控噪声也鼓励不同的输入使用不同的专家。如果没有这些措施，门控可能会“坍缩”到少数几个受欢迎的专家上（一种自我强化的反馈）。在实际中，高斯噪声和重要性损失的组合可以实现专家使用的大致均匀性。

专家会学习什么？

• 专门化：专家倾向于专门处理输入分布的集群——特定的token模式、语言、领域、token位置或句法/语义特征。
• 涌现行为：你可能会看到一些专家专注于数字，另一些专注于代码，还有一些专注于对话token——但确切的专门化是涌现的，并受数据集、初始化和路由偏差的影响。
• 通过门控混合：路由器将输入路由到专家；因此专家的角色既受其局部梯度的影响，也受它们接收的token（这又取决于门控）的影响。良好的负载均衡提高了覆盖范围，避免了“死亡专家”。

增加专家数量如何影响预训练？

• 更多专家→更大容量：在固定k（每个token的活跃专家数量）的情况下，容量几乎随专家数量线性增长，而每个token的计算量大致保持不变。如果有足够的基础设施和数据集来利用这一点，这通常会提高预训练速度/质量。
• 收益递减与数据饥渴：更大的容量需要更多的数据和仔细的正则化——没有足够的数据或良好的路由，额外的专家可能表现不佳（死亡专家）或过拟合。
• 系统扩展：极多的专家数量需要将专家跨设备分片（专家并行）、高效调度和良好的IO。GShard和Switch描述了跨数千个设备分片的策略。

训练MoE模型

训练稀疏MoE与标准网络类似，但需要特殊处理稀疏路由：所有参数（专家和门控）都通过反向传播训练。梯度流过被选中的专家，也流过门控网络。重要的是，因为门控涉及离散选择，Shazeer等人澄清说，梯度只在top-k门控条目上传播：这些条目通过门控权重有非零梯度。（未被选中的专家不会从该样本中接收梯度。）实际上，可以通过直通梯度或类REINFORCE方法训练门控网络，但Shazeer使用简单的连续softmax加top-k截断，并发现反向传播足够有效。

MoE的常见训练技术包括：

• 辅助负载损失：如前所述，通常会在训练目标中添加负载均衡损失（例如专家负载的变异系数）。这鼓励每个专家在每个批次中看到大致相等的总门控权重。
• 大批次与并行：因为每个专家实际上只看到输入批次的一小部分（批次缩小问题），MoE通常需要大的总批次大小才能实现稳定训练。这可能会占用内存，需要仔细调整学习率。
• 正则化：标准技术（dropout、权重衰减）应用于专家。一些工作还引入专家dropout或容量限制，以确保没有专家被迫处理超过每批次固定数量的token。

梯度流考虑：因为有些专家可能在早期“死亡”（从未被选中），有时需要仔细的初始化或门控温度调度。Shazeer发现，从零门控权重开始（因此门控最初是随机的）有助于分配初始负载。其他技术（如逐渐增加稀疏性）在实际中也有使用。

MoE的应用场景

混合专家模型在需要大规模容量或专门化的应用中表现出色。主要应用场景包括：

• 自然语言处理（NLP）：MoE广泛用于大型语言模型和翻译。Shazeer等人（2017年）在LSTM之间应用MoE层进行语言建模和机器翻译，取得了最先进的结果。谷歌的多语言模型（GShard）和T5/PaLM后续模型（Switch Transformer）使用MoE扩展到数千亿参数。例如，GLaM模型（Du等人，2022年）是一个1.2万亿参数的稀疏激活模型，其能耗仅为GPT-3的约1/3，同时性能优于GPT-3。MoE还有助于多任务和低资源NLP，通过将不同语言或任务路由到专门的专家。
• 计算机视觉：最近的工作将MoE融入视觉模型。例如，基于ViT的MoE（“V-MoE”）用稀疏MoE块替代Vision Transformer中的前馈MLP，将视觉模型扩展到150亿参数，同时提高了效率。MoE层还被应用于目标检测和分割，其中不同的专家可以专门处理不同的对象类型或特征。总体而言，MoE帮助视觉模型在大规模图像任务中增加容量，而不会按比例增加速度成本。
• 推荐系统和多任务系统：在推荐和用户个性化系统中，MoE允许为不同的用户群体或任务使用不同的“专家”网络，提高了灵活性。研究表明，MoE架构可以同时满足多个用户视角的建模需求。例如，基于MoE的推荐器可以分配不同的专家来捕捉 genre偏好、上下文特征或用户子群体，但需要注意平衡专家之间的负载。
• 其他领域：MoE还用于语音识别（例如为不同语言/口音路由不同的声学模型）、多模态和多任务学习，甚至强化学习（带专家策略的模块化RL）。在每种情况下，关键优势是动态参数选择：只有相关专家计算每个输出，允许巨大的整体容量，同时为输入量身定制计算。

实际实现（PyTorch伪代码）

以下是类PyTorch伪代码实现的简单MoE层（展示top-1硬路由）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MoELayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_experts):
        super().__init__()
        # 门控网络：线性映射到专家分数
        self.gate = nn.Linear(input_dim, num_experts)
        # 专家网络：每个都是简单的两层MLP
        self.experts = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
                          nn.ReLU(),
                          nn.Linear(hidden_dim, input_dim))
            for _ in range(num_experts)
        ])

    def forward(self, x):
        # x: 形状为(batch_size, input_dim)的张量
        gate_logits = self.gate(x)                 # (batch_size, num_experts)
        # 如果使用加权组合，可选择添加softmax
        gate_probs = F.softmax(gate_logits, dim=1)
        # Top-1硬路由：为每个样本选择门控分数最高的专家
        expert_idx = torch.argmax(gate_probs, dim=1)  # (batch_size,)

        # 将每个样本路由到其选择的专家
        outputs = []
        for i, x_i in enumerate(x):
            idx = expert_idx[i].item()
            # 在该输入上运行选中的专家（带批次维度）
            out_i = self.experts[idx](x_i.unsqueeze(0))  # (1, input_dim)
            # 可选地将门控权重相乘（此处权重=gate_probs[i, idx]）
            weight = gate_probs[i, idx].unsqueeze(0).unsqueeze(-1)  # (1,1)
            outputs.append(out_i * weight)
        # 将输出拼接回(batch_size, input_dim)
        return torch.cat(outputs, dim=0)

在这段伪代码中，门控网络为每个输入计算关于专家的概率gate_probs。我们为每个批次元素选择top-1专家（expert_idx），并只计算该专家的输出。输出可选地通过softmax概率缩放（对于top-1门控，此权重通常为1）。在实际中，会使用更高效的批处理操作（例如按专家分组输入），但这展示了将输入稀疏调度到专家的核心思想。

实现用于自定义LLM的混合专家（MoE）层

# 混合专家层及LLM包装器
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MoELayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_experts, k=1):
        super().__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.k = k
        self.gate = nn.Linear(input_dim, num_experts)
        self.experts = nn.ModuleList([
            nn.Sequential(
                nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
            ) for _ in range(num_experts)
        ])

    def forward(self, x):
        b, s, d = x.shape
        flat = x.view(-1, d)
        scores = self.gate(flat)
        probs = F.softmax(scores, dim=-1)
        topk_vals, topk_idx = torch.topk(probs, self.k, dim=-1)
        out = torch.zeros_like(flat)
        for i in range(flat.size(0)):
            for j in range(self.k):
                expert_id = topk_idx[i, j]
                weight = topk_vals[i, j]
                out[i] += weight * self.experts[expert_id](flat[i].unsqueeze(0)).squeeze(0)
        return out.view(b, s, d)

class GPTWithMoE(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, moe_hidden, num_experts, k=1):
        super().__init__()
        self.base = base_model  # GPT2LMHeadModel
        self.moe = MoELayer(base_model.config.n_embd, moe_hidden, num_experts, k)

    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        base_out = self.base.transformer(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        hidden_states = base_out.last_hidden_state
        moe_out = self.moe(hidden_states)
        logits = self.base.lm_head(moe_out)
        return logits

# 基于LangChain + MoE-GPT2的RAG设置
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms.base import LLM
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch
from moe_model import GPTWithMoE

class MoELLMLangChain(LLM):
    def __init__(self, model, tokenizer, device="cpu"):
        self.model = model.to(device)
        self.tokenizer = tokenizer
        self.device = device

    @property
    def _llm_type(self):
        return "moe-llm"

    def _call(self, prompt: str, stop=None) -> str:
        # 编码输入
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(self.device)
        input_ids = inputs["input_ids"]
        attention_mask = inputs["attention_mask"]
        with torch.no_grad():
            logits = self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
            gen_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
        generated = self.tokenizer.decode(gen_ids[0], skip_special_tokens=True)
        return generated

# --- 构建RAG链使用示例 ---
if __name__ == "__main__":
    from langchain.docstore.document import Document
    # 1. 准备FAISS检索器
    docs = [
        Document(page_content="反向传播是通过计算梯度来训练神经网络的过程。"),
        Document(page_content="混合专家模型允许动态选择子网络。")
    ]
    embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
    vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)
    # 2. 构建MoE-LLM
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
    base_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
    model = GPTWithMoE(base_model, moe_hidden=4096, num_experts=4, k=1)
    moe_llm = MoELLMLangChain(model, tokenizer, device="cpu")
    # 3. 设置RetrievalQA链
    qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
        llm=moe_llm,
        retriever=vectorstore.as_retriever(),
        return_source_documents=True
    )
    # 4. 提问
    question = "反向传播是如何工作的？"
    result = qa_chain(question)
    print("答案:\n", result["result"])
    print("来源:\n", [doc.page_content for doc in result["source_documents"]])

微调MoE

微调MoE比微调密集模型更复杂。典型策略：

1. 微调专家+路由器，冻结主干：常见，因为比全量微调便宜，且能让专家专门适应任务。
2. 仅调门控：保持专家权重冻结，只微调路由器以将输入重新映射到现有专家——当无法更改专家内部时有用。
3. 专家内的PEFT（LoRA/适配器）：在专家内部插入参数高效适配器，只训练这些适配器——存储和计算量小。
4. 仔细的正则化和辅助损失：微调可能导致坍缩或灾难性专门化；通常保留负载均衡损失，并对路由器使用小学习率。
5. 指令微调与MoE的混合：最近的工作和HF说明显示，对MoE进行指令微调很有前景，但需要避免过拟合和确保广泛覆盖的技术。

何时使用稀疏MoE vs 密集模型？

当以下情况时使用稀疏MoE：

• 预训练需要大规模参数容量，且有基础设施存储/分片专家。
• 希望在相同计算预算下更快预训练，或在固定计算下获得更高质量。

当以下情况时使用密集模型：

• 延迟和最小化工程复杂性很重要。
• 内存受到严格限制，或无法跨设备分片专家。
• 任务/数据规模不值得MoE的复杂性。

简而言之：MoE是大规模场景的强大工具——非常适合训练超大模型的组织——但对于小型团队或没有专门基础设施的低延迟生产环境，并不总是正确选择。

让MoE高效运行——（工程与系统）

专家并行

将专家跨多个设备分片，因此每个设备存储一部分专家。在前向传播期间：

• 路由器决定哪些token需要哪些专家。
• token被调度到拥有这些专家的设备。
• 专家计算后，输出被收集回来并重新组装。这种分散/收集是通信成本和复杂性的主要来源；像GShard、DeepSpeed-MoE和Megatron这样的框架会处理这一点。

容量因子与通信成本

容量因子决定每个专家在每个批次中可接受的最大token数量（通常容量 = (每批次token数 / 专家数) * 容量因子）。较低的因子→更少的额外内存和更少的通信，但token溢出的可能性更大。较高的因子→更多缓冲（更少丢弃token）但更多通信和内存。Switch的作者发现小容量因子（1-1.25）通常表现良好。根据你的批次大小和网络调整此值。

部署技术

• 在高VRAM机器上加载所有专家权重，或跨多个GPU分片。部署MoE需要内存来容纳所有权重（即使未使用）——就像部署大型密集模型一样。
• 推理时的路由可以优化：使用top-1路由减少分散/收集；缓存重复请求的路由模式；批处理调度是关键。
• 卸载：冷专家可以存储在CPU/NVMe上，并在处理热门请求时换入，代价是不频繁路径的延迟增加。

高效训练

• 使用混合精度（支持的情况下首选bfloat16）。
• 使用大全局批次大小，以便每个专家在每个步骤看到足够的token（有助于收敛）。
• 使用实现优化调度内核和通信的框架（DeepSpeed-MoE、Tutel、Megatron）。这些减少了工程负担并提高了吞吐量。

开源MoE

• Switch风格和GShard风格的模型及工具包（例如DeepSpeed-MoE、Tutel）。
• Hugging Face有博客文章+一些模型卡片/仓库，用于MoE风格的发布和社区示例。在小规模实验时可以使用这些。

性能与扩展

稀疏MoE提供大规模扩展，而额外计算有限。Shazeer等人报告称，模型容量（参数）增加>1000倍，而计算效率仅略有损失。例如，插入一个有数千个专家的MoE层可以极大地增加模型大小，而每个前向传播只需要计算少数几个专家。Fedus等人（Switch）通过使用top-1路由和每个token更小的计算量，实现了比类似大小的密集Transformer快7倍的训练速度。同样，谷歌的GLaM（1.2万亿参数）由于稀疏性，训练能耗仅为GPT-3的约1/3，推理FLOPs为其一半。

然而，也存在权衡：

• 计算效率：每个输入token会产生门控网络（小型线性投影）加上少数选中专家的开销。理论上，每个token的FLOPs大致恒定（由活跃专家数量决定），即使专家数量增加。这使得MoE具有非常有利的参数-计算比。
• 内存使用：所有专家参数必须驻留在内存中（或跨设备），因此MoE的内存消耗与专家数量成比例增加。然而，每个样本的工作内存很小，因为只存储少数专家的激活。
• 并行性：大型MoE利用并行硬件：可以在不同加速器上托管不同的专家（模型并行），并跨数据并行分片分布训练样本。Shazeer等人混合数据并行和模型并行，以便每个专家看到完整的合并批次（从所有数据副本收集输入）。这保持了每个专家的大批次大小，并提高了设备利用率。在部署系统中，专家可能跨多个GPU/TPU分片，因此路由输入需要其激活的跨设备通信。
• 通信与带宽：当输入和输出被发送到远程专家时，稀疏模型可能会产生通信开销。Shazeer等人指出，专家应该相对计算密集（大隐藏层），以分摊通信成本。Switch Transformer通过使用top-1路由减轻了一些开销：每个token只发送到一个专家，与top-2或更多相比，减少了跨设备的分散/收集。

挑战与局限性

尽管功能强大，MoE模型仍有几个挑战：

• 训练不稳定性：稀疏路由可能导致不稳定性。一个常见问题是专家坍缩：如果不进行平衡，门控可能会集中在少数专家上，而其他专家则被忽略，导致未充分使用的专家梯度减小。Shazeer等人观察到了这一点，并采用噪声和辅助损失来应对。如果不处理，坍缩会降低泛化能力并浪费参数。
• 负载不平衡：某些token（例如“常见”情况）可能会使某些专家过载。即使有平衡损失，也很难实现完美均匀。当专家过载时，系统通常为每个专家设置固定容量，并丢弃或重新路由多余的token，这增加了实现复杂性。
• 批次大小与收敛：因为每个专家实际上看到的批次更小（批次大小/专家数量），MoE通常需要更大的全局批次大小才能实现稳定训练。这可能会占用内存，并需要仔细调整学习率。
• 路由开销：门控决策和调度逻辑增加了复杂性和延迟，特别是在实时系统中。需要专门的内核或模型部署管道来高效地将张量路由到不同的专家。
• 资源浪费：如果某些专家训练不足，它们的参数可能会被浪费。此外，使用稀疏MoE通常意味着必须在内存中存储所有专家权重（即使很少使用），这在内存有限的设备上可能是一个负担。
• 实现复杂性：构建高效的稀疏MoE层需要复杂的工程（动态调度、并行收集等）。框架支持正在改进（例如TensorFlow Mesh、PyTorch FSDP/Deepspeed MoE），但仍比标准层更复杂。

尽管存在这些问题，MoE在大规模模型中已被证明是有价值的。正在进行的研究解决了上述许多问题：例如，“soft MoE”（加权组合）和“无token遗留”路由等技术已被提出以提高稳定性。然而，从业者必须仔细调整超参数（专家数量、门控温度、负载损失权重）和基础设施，才能实现其优势。

最后

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