混合专家模型MoE的全面指南（一）什么是混合专家模型MoE呢？

一、什么是混合专家模型MoE呢？

混合专家模型MoE是一种能让大型语言模型（LLM）质量变好的技术。

它主要由两部分组成：

专家——现在每个前馈神经网络（FFNN）层都有好多个“专家”，每次可以用其中一部分。“专家”一般也是前馈神经网络。

门控网络——它能决定把哪些tokens送到哪些专家那儿。

在带混合专家模型MoE的大型语言模型的每一层，都能看到这些有点专门作用的专家:

要知道，这里的‘专家’可不是像‘心理学’‘生物学’这种特定领域的专家哦。最多就是学学词语层面的语法信息：

说得更细点儿，它们擅长处理特定情境下的特定词。

门控网络会挑出最适合给定输入的专家：

每个专家也不是一个完整的大型语言模型，只是大型语言模型架构里的一部分小模型。

二、专家

要搞清楚专家代表啥、咋工作的，咱们先瞅瞅混合专家模型MoE是想替代啥；就是密集层。

密集层

混合专家模型MoE都是从大型语言模型（LLM）一个比较基础的功能开始的，就是前馈神经网络（FFNN）。

得记得，标准的只解码器的Transformer架构里，前馈神经网络是在层归一化之后用的。

前馈神经网络（FFNN）能让模型利用注意力机制产生的上下文信息，进一步转换它，从而捕捉数据里更复杂的关系。

不过，前馈神经网络的大小可是会迅速变大的。为了学习这些复杂关系，它通常会扩充它接收到的输入：

稀疏层

传统Transformer里的前馈神经网络（FFNN）被称为密集模型，因为它所有的参数（权重和偏置）都被激活了。啥都不落下，全用来算输出。

要是仔细瞅瞅密集模型，你会发现输入会不同程度地激活所有参数：

相比之下，稀疏模型只激活一部分总参数，和混合专家模型MoE关系很近。

举个例子，我们可以把密集模型切块（这些块就是所谓的专家），重新训练它，然后在特定时间只激活一小部分专家：

背后的想法是，每个专家在训练时学不同的信息。然后在推理时，只用特定的专家，因为它们对特定任务最相关。

当被问问题时，我们可以挑出最适合特定任务的专家：

专家都学了些啥呢？

之前说过，专家学的不是整个领域的知识，而是更细致的信息，所以有时候把它们叫‘专家’还挺容易让人误解的。

在ST-MoE论文里，编码器模型的专家有专门的分工。不过，解码器模型的专家好像就没这种专门分工了。但这并不意味着所有专家都一样。

Mixtral 8x7B论文里有个很好的例子，每个词都用第一个选中的专家来上色。

这个图也说明了专家更关注语法，而不是特定领域。所以，虽然解码器专家好像没有专门的领域，但它们在处理某些类型的词时确实会一直被用到。

专家的架构

虽然把专家想象成密集模型里切块的隐藏层挺形象的，但它们通常本身就是完整的前馈神经网络（FFNN）：

因为大多数大型语言模型（LLM）有好几个解码器模块，一段文本在生成之前要经过多个专家处理：

选中的专家在不同词之间可能不一样，这就导致走不同的“路径”：

要是我们更新一下解码器模块的可视化，那现在里面就会有更多前馈神经网络（每个专家一个）：

解码器模块现在有多个前馈神经网络（每个都是一个“专家”），在推理时可以用它们。

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