混合专家模型 (MoE) 最全详细图解

已于 2025-02-07 10:01:02 修改
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分类专栏： 人工智能算法前沿 AIGC算法学术工业技术前沿 文章标签： 混合专家网络 MOE DeepSeek 人工智能 深度学习 大模型
于 2025-01-31 18:42:09 首次发布
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随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed
Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨
MoEs 的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素

简短总结

混合专家模型 (MoEs):

  • 与稠密模型相比， 预训练速度更快
  • 与具有相同参数数量的模型相比，具有更快的 推理速度
  • 需要 大量显存，因为所有专家系统都需要加载到内存中
  • 在 微调方面存在诸多挑战，但 近期的研究 表明，对混合专家模型进行 指令调优具有很大的潜力。

什么是混合专家模型？

模型规模是提升模型性能的关键因素之一。在有限的计算资源预算下，用更少的训练步数训练一个更大的模型，往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。

混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，您可以显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预

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【ChatGPT】混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）：提高神经网络泛化能力和性能的利器
AI天才研究院
07-16 6205
MoE模型是一种用于解决大规模数据集上的复杂任务的神经网络模型。它可以自适应地组合多个专家网络来处理不同的数据子集，从而提高模型的泛化能力和性能。MoE模型的基本结构由门控网络和专家网络组成，其中门控网络用于选择哪个专家网络处理输入数据，而每个专家网络负责处理相应的数据子集。MoE模型的训练可以通过最大化似然函数来实现，通过交替优化门控网络和专家网络来实现。在实现MoE模型时，可以使用PyTorch等深度学习框架来简化代码实现。
『大模型笔记』混合专家模型(Mixed Expert Models，简称 MoEs)
AI新视界
03-26 529
混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，您可以显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预训练阶段，与稠密模型相比，混合专家模型通常能够更快地达到相同的质量水平。
万字长文！小白也能懂的混合专家模型（MoE）深度解析
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2401_85373691的博客
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1.1 MoE模型定义混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）是一种先进的神经网络架构，旨在通过整合多个模型或“专家”的预测来提升整体模型性能。MoE模型的核心思想是将输入数据分配给不同的专家子模型，然后将所有子模型的输出进行合并，以生成最终结果。这种分配可以根据输入数据的特征进行动态调整，确保每个专家处理其最擅长的数据类型或任务方面，从而实现更高效、准确的预测。专家（Experts）：模型中的每个专家都是一个独立的神经网络，专门处理输入数据的特定子集或特定任务。
【大规模训练】混合专家系统
2401_85782600的博客
07-13 1342
混合专家系统（Mixture of Experts, MoE）是在神经网络 (Neural Network, NN) 领域发展起来的一种集成学习(Ensemble Learning) 技术。传统的深度学习模型在训练时，对于每个输入样本，整个网络都会参与计算。随着模型越来越大，训练使用的样本数据越来越多，训练的开销越来越难以承受。而 MoE 可以动态激活部分神经网络，从而实现在不增加计算量的前提下大幅度增加模型参数量。MoE 技术目前是训练万亿参数量级模型的关键技术。
混合专家模型 (MoE) 详解
Hugging Face
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随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素。让我们开始吧！简短总结混合专家模型 (MoEs):与稠密模型...
混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)
noobiee的博客
10-22 7114
比如在MoE论文的一些实验中，作者采用了n=512，k=2的设定，也就是每次只会从512个专家网络中挑选两个来激活。每个专家模型都是相对独立的，可以根据任务的需求选择不同的模型架构。通过稀疏模型MoE扩大大语言模型的方法：以GLaM模型为例，它包含1.2T个参数，但实际上被激活的参数（activated parameters）只有97B，远少于GPT-3，也就是说，它是稀疏激活的MoE。第二个变动是加了noise，这个的目的是为了做均衡，这里引入了一个Wnoise的参数，后面还会在损失函数层面进行改动。
【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)
源泉的小广场
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大模型、transformer、混合专家模型、MoE、mixture of experts、稀疏性、模型算力、LLM、SMoE、gemini、mixtral、万亿参数大模型、门控机制、专家混合
混合专家系统（MoE）
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混合专家系统（Mixture of Experts）原理：混合专家系统（MoE）是一种神经网络，也属于一种combine的模型。适用于数据集中的数据产生方式不同。不同于一般的神经网络的是它根据数据进行分离训练多个模型，各个模型被称为专家，而门控模块用于选择使用哪个专家，模型的实际输出为各个模型的输出与门控模型的权重组合。各个专家模型可采用不同的函数（各种线性或非线性函数）。混合专家系统就是将多个模型
聊聊最近很火的混合专家模型（MoE）
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MoE架构的核心思想是将一个复杂的问题分解成多个更小、更易于管理的子问题，并由不同的专家网络分别处理。这些专家网络专注于解决特定类型的问题，通过组合各自的输出来提供最终的解决方案，提高模型的整体性能和效率。
一文详细梳理！大模型从理论到实战落地必备干货！零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
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在人工智能的浩瀚星辰中，大模型犹如璀璨的北极星，引领着技术的前沿方向。它们不仅代表了深度学习领域的最新突破，更成为了推动各行各业智能化转型的关键力量。本文笔者总结了大模型从理论研究到实战落地所需具备的所有知识干货，与大家分享~
大模型训练和推理
weixin_45325331的博客
02-27 4219
大模型训练moe是指混合专家（Mixture-of-experts，简称MoE）的，这是一种用于提高大型神经网络性能的技术，它可以将模型的一部分替换为多个专家，每个专家只负责处理一部分输入数据，从而增加模型的参数量和表达能力，同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分，也可以作为模型的输出的一部分，具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的，这是一种用于提高大型语言模型（LLM）对长文本的处理能力的技术，它可以让模型在不增加参数量的情况下，扩展其注意力范围，从而提高模型的语言理解和生成能力。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【概念篇】大模型
qq_36130719的博客
09-04 472
其发展历程主要分为以下几个阶段：传统机器学习模型阶段。20世纪90年代初，机器学习模型主要以逻辑回归、神经网络、决策树和贝叶斯方法等为代表。传统的机器学习模型最大的特点是模型规模较小，只能处理较小的数据集。深度学习模型阶段。深度学习模型的兴起可以追溯至20世纪80年代。但是受制于硬件和软件的限制，深度学习模型的应用一直受到限制。直到近年来，随着计算机硬件和软件的发展，深度学习模型得到了广泛应用。深度学习模型的代表包括卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络等。超大规模深度学习模型阶段。
混合专家模型（MoE）入门
weixin_44858814的博客
08-11 3293
模型规模是提升LLM大语言模型性能的关键因素，但也会增加计算成本。Mixture of Experts (MoE) 架构通过分布式专家层和动态门控机制，有效降低了计算资源，使模型能够在扩展参数规模的同时保持高效的运行。
南洋理工&Mila稀疏融合混合专家模型SF-MoE
努力努力再努力的小马
07-19 784
本篇分享论文『Sparse Fusion Mixture-of-Experts are Domain Generalizable Learners』，不同的图像patch由不同的专家模型来处理！南洋理工&Mila稀疏融合混合专家模型SF-MoE，具有超强泛化能力！代码已开源！详细信息如下：论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.04046代码地址：https://github.com/Luodian/SF-MoE-DG    &nb
混合专家模型
顺其自然~专栏
03-25 962
门控机制是混合专家模型（MoE）中负责选择和结合专家模型输出的关键部分。门控机制的工作原理是根据输入数据的特性来决定哪些专家模型应该被激活并进行预测。这个过程中，每个专家模型都会被赋予一个权重或者概率，这些权重或概率反映了相应专家对当前输入数据的适用程度。然后，门控机制会利用这些权重来加权各个专家的输出，从而得到最终的预测结果。1）评估输入：门控机制首先对输入数据进行评估，以确定哪些专家模型最适合处理这些数据。2）分配权重。
混合专家（MoE）模型
数字人生
04-03 2405
当数据流通过MoE层时，每个输入令牌会动态地路由到一部分专家进行计算，这样可以实现更加高效的计算，并且随着每个专家在特定任务上的专业化，可以获得更好的结果。在MoE模型中，每个专家模型可以专注于解决特定的子问题，而整体模型则能够在复杂的任务中获得更好的性能。门控网络（gating network）在混合专家模型中起到了决策的作用，它负责学习在特定输入条件下如何调配不同专家的权重，以便有效整合这些专家的知识来作出最终的预测或决策。随着硬件技术的不断进步和人工智能领域的发展，混合专家方法有望迎来更广泛的应用。
混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）
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12-27 1171
混合专家模型（Mixture of Experts，简称MoE）是一种先进的机器学习技术，旨在通过将复杂问题分解为多个子任务，并由多个专门的“专家”模型分别处理这些子任务来提高模型的效率和性能。MoE的核心思想是利用多个专家网络（Experts），每个专家专注于处理输入数据的不同部分或特定任务，从而实现对复杂问题的有效解决。
大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）
m0_59235245的博客
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随着GPT-4、DeepSeekMoE等模型的发布中均涉及到了混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）的话题，MoE 模型已经成为开放 AI 社区的热门话题。2023年6月，美国知名骇客George Hotz在接受采访时透露，GPT-4由8个220B的专家模型组成。假如把8个专家模型比喻为比GPT-3还大的脑袋，那GPT-4就是一个八个头的超级大怪兽。GPT-4（MoE）比GPT-3（Transformer）和GPT-3.5（RLHF）强大一个数量级的关键，可能就是来源于MoE架构。
混合专家模型 moe
10-28
混合专家模型（MoE）是一种神经网络模型，它通过将多个模型（称为“专家”）结合在一起，以获得更好的预测性能。MoE模型的特点是根据数据进行分离训练多个模型，各个模型被称为专家，而门控模块用于选择使用哪个专家，模型的实际输出为各个模型的输出与门控模型的权重组合。各个专家模型可采用不同的函数（各种线性或
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