本文探讨了在深度强化学习（RL）中，混合专家（MoE）如何提升模型的参数可扩展性。研究显示，将MoE模块应用于基于价值的网络可以显著改善性能，并为RL的规模定律提供了实证证据。尽管增加网络参数通常会降低RL模型的性能，但MoE通过引入结构化稀疏性实现了性能提升。研究表明，MoE不仅在单一任务环境中有效，还有潜力在更广泛的RL场景中发挥作用。
本文是LLM系列文章，针对《Mixtures of Experts Unlock Parameter Scaling for Deep RL》的翻译。
摘要
最近（自我）监督学习模型的快速发展在很大程度上是由经验缩放定律预测的：模型的性能与其大小成比例。然而，对于强化学习领域来说，类似的缩放定律仍然难以捉摸，因为增加模型的参数数量往往会损害其最终性能。在本文中，我们证明了将混合专家（MoE）模块，特别是软MoE，结合到基于价值的网络中，会产生更具参数可扩展性的模型，这可以通过各种训练机制和模型大小的显著性能提高来证明。因此，这项工作为发展强化学习的比例定律提供了强有力的经验证据。
1 引言
2 前言
3 混合专家用于深度RL
4 经验评估
5 未来方向
6 相关工作
7 讨论与结论
随着RL继续用于越来越复杂的任务，我们可能需要更大的网络。正如最近的研究所表明的（我们的结果也证实了这一点），天真地扩大网络参数并不能提高性能。我们的工作从经验上表明，在一系列不同的训练制度中，MoE对基于价值的代理人的性能有着有益的影响。
专家的混合在神经网络中引发了一种形式的结构化稀疏性，这引发了一个问题，即我们观察到的好处是否只是这种稀疏性的结果，而不是MoE模块本身。我们的研究结果表明，这可能是两者的结合：图1表明，在Rainbow中，添加一个具有单个专家的MoE模块可以在统计上显著提高性能，而图5表明，可以在不牺牲性能的情况下缩小专家维度。图8的右侧面
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