从零开始学MoE：混合专家模型在大模型中的核心原理（收藏必看）

混合专家模型(MoE)是一种通过门控机制加权集成多个专家子模型计算结果的架构，在大模型中被广泛应用。它由专家和路由器组成，可分为稠密和稀疏两类。在Transformer架构中，MoE通过将FFN层替换为稀疏MoE层实现，路由器选择最活跃的K个专家进行计算，提高模型效率和质量。

MoE架构

MoE主要由一组专家子模型和一个路由器组成。

• 专家（Experts）：一组子模型，不同专家擅长处理不同的任务。
• 路由器（Router）：又称门控网络（Gating Network），负责计算权重和调度专家子模型。

MoE工作原理

MoE工作原理

MoE工作原理如上图所示。输入数据首先进入路由器，路由器计算出各个专家子模型的权重。然后输入数据被传递到专家子模型进行计算，各个专家的计算结果和相应的权重再一起进行加权集成，得到最终的输出结果。

稠密 & 稀疏

根据被激活的专家数量，MoE可以分为稠密（Dense）和稀疏（Sparse）两类。稠密MoE中所有的专家都参与到最终结果的加权集成，而稀疏MoE中只有部分专家参与到最终结果的加权集成。

稠密MoE：所有专家都参与到最终结果的加权集成

稀疏MoE：只有部分专家参与到最终结果的加权集成

大模型中的MoE

目前，大模型主要基于Transformer架构。将MoE引入到大模型中，主要方法是将原来Transformer中的前馈网络层（Feed-Forward Network，FFN）替换为稀疏MoE层。替换之后，

• Experts：MoE层中的每个Expert为一个单独的FFN。
• 路由器：通过门控网络计算出每个Expert被激活的概率，选择概率最高的K个Experts来进行计算。

Transformer架构中的FFN层替换为稀疏MoE层

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