混合专家模型（MoE）的概念介绍和应用案例

原创 已于 2023-11-15 17:10:26 修改 · 2.9w 阅读 · 124 ·
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#学习 #机器学习 #AIGC

于 2023-09-13 19:55:51 首次发布
本文介绍了Mixture-of-Experts(MoE)模型，一种通过将任务分解为独立专家处理的神经网络架构，对比了其与集成学习的差异，强调了MoE在大模型训练中的优势，如降低训练成本和提升性能。Google的GLaM模型展示了MoE的实际应用和效率提升。

目录

Mixture-of-Experts (MoE)

MoE的结构说明

MoE和集成学习的对比

大模型中的MoE应用

        自2022年ChatGPT诞生以来，因其在语言理解和知识问答方面的优异表现，大模型受到了学术界和工业界的广泛关注，并被认为具备记忆和应用世界知识的能力。但训练大模型和提高模型的推理速度并非易事，近期在大模型训练领域，MoE这一范式吸引了很多科研人的目光。

Mixture-of-Experts (MoE)

        1991年，混合专家模型（MoE）的创始论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》由机器学习领域的大牛Michael Jordan和人工智能教父、图灵奖得主Geoffrey Hinton等联合发表。

        这篇论文的摘要中提到：We present a new supervised learning procedure for systems composed of many separate networks, each of which learns to handle a subset of the complete set of training cases.

        作者在该篇论文中提出了一个全新的监督学习范式！这个范式将一个系统巧妙地拆分成了多个独立的网络，每个网络都针对性地处理一部分训练数据集。这些独立的神经网络就像是一群各具专长的专家，各司其职。当我们把每个专家的学习成果加权汇总起来，就得到了最终的结果。

        MoE的学习过程可以看做是多层监督网络的超级模块版，或者说是竞争学习的新概念版。更有趣的是，由于每个专家都是独立训练的，它们只专注于自己“擅长”的那一部分数据，这有效地减少了各种数据间的干扰，同时也让学习速度和泛化能力都得到了极大的提升！

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混合专家（MoE）模型
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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。
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】混合专家模型‌（MoE)
qq_36130719的博客
03-01 361
混合专家模型（MoE，Mixture of experts）是一种机器学习方法，它将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务。混合专家模型使大规模模型，甚至那些包含数十亿个参数的模型，在预训练期间大大降低计算成本，并在推理时间内实现更快的性能。一般来说，它通过选择性地激活特定任务所需的特定专家来实现这种效率，而不是为每个任务激活整个神经网络。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。
一文带你详细了解：大模型MoE架构（含DeepSeek MoE详解）
yinizhilianlove的博客
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本文作者将带你了解 MoEs的发展史、核心组件、训练方法，推理中各因素考量和DeepSeek MoE详解。相关思维导图如下所示：
深度长文！零基础也能吃透的混合专家模型（MoE）全方位指南
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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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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。
混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)
noobiee的博客
10-22 9074
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。
【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)
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基于混合专家模型（MoE）的DeepSeek核心技术剖析
2501_91651629的博客
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此外，DeepSeek还支持专家模型之间的协作，在处理一些需要多领域知识协同解决的问题时，不同的专家模型可以相互交流信息，共同完成任务，进一步提升模型的能力。不同的专家模型在各自擅长的领域积累了丰富的知识和经验，当面对新的、复杂的数据时，它们可以相互补充、相互验证，避免因单一模型的局限性而导致的错误判断。在处理跨领域的知识问答时，不同领域的专家模型可以共同参与，提供更全面、准确的答案，使模型能够更好地适应各种不同类型的任务和数据，增强了模型的通用性和适应性。遇到售后问题，售后专家模型进行处理。
DeepSeek-R1模型架构详解：MoE混合专家系统
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本文深入解析了DeepSeek-R1模型的核心架构——MoE（Mixture of Experts）混合专家系统。通过详细的架构分析、工作原理说明和实际应用案例，帮助读者理解这一创新性的模型设计，并掌握其在实际应用中的最佳实践。MoE（Mixture of Experts）是一种创新的神经网络架构，它通过多个专家模型（Expert）和一个门控网络（Gating Network）的组合，实现了更高效的模型训练和推理。架构设计原理实现细节性能优化实际应用最佳实践。
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**中文Mixtral混合专家大模型（Chinese Mixtral MoE LLMs）** 在当前的人工智能领域，大规模预训练模型已经成为推动技术创新的关键因素。中文Mixtral混合专家大模型（Chinese Mixtral MoE LLMs）是这样一个前沿的AI...
大模型的研究新方向：混合专家模型MoE（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
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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。
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。
混合专家模型 (MoE) 简述
2301_81940605的博客
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本文主要想梳理一下 MoE 模型相关的概念，并阅读整理部分开源 MoE 模型的论文，简要地描述整体架构等。
图解 MoE 模型
lyy2017175913的博客
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密集层（Dense Layers）稀疏层（Sparse Layers）专家能学到什么？专家的架构专家混合模型（MoE）是一种通过使用多个不同的子模型（或“专家”）来提升 LLM 质量的技术。MoE 的两个主要组成部分为：专家（Experts）：每个前馈神经网络层（FFNN）现在都有一组可以选择的“专家”。这些“专家”通常本身也是前馈神经网络（FFNN）。路由器或门控网络（Router 或 Gate Network）：决定哪些 token 被发送到哪些专家。
【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
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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。
混合专家模型 (MoE) 详解
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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...
大模型面试官提问：MoE 什么？为什么这么多大语言模型都在使用它？
2401_84033492的博客
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在探索最新的大语言模型（LLM）时，“MoE”这一术语频繁出现在各种标题之中。最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。
moe混合专家模型
03-09
<think>好的，用户想了解Mixture of Experts（MoE）混合专家模型的信息，包括介绍和应用。首先，我需要回顾一下MoE的基本概念和结构。根据提供的引用资料，MoE通过多个专家模型和门控机制来分配任务，提升模型性能同时控制计算成本。记得引用中提到的MH-MoE和SMoE，这些是优化后的变体，需要在回答中提及。 首先，结构方面，MoE包含专家网络和门控网络。专家负责处理不同任务，门控决定权重。这部分需要详细说明，可能还要提到稀疏性，比如引用2中的SMoE如何降低计算量。另外，引用3提到精细化处理和资源分配，这也是关键点。 接下来是核心机制。门控网络的工作原理很重要，比如Softmax函数如何分配权重。动态路由机制和稀疏激活需要解释清楚，特别是如何节省计算资源。这里可以结合引用1中的内容，说明MOE的理论基础。 然后是技术优势。需要强调模型容量扩展、计算效率、灵活性和可扩展性。引用2提到在不显著增加成本的情况下扩展容量，这点要突出。同时，引用3提到的资源分配和应用广泛也是优势的一部分。 应用场景部分，引用3提到多个领域应用，比如NLP中的大语言模型，多模态任务，推荐系统和资源受限场景。需要具体举例，比如GPT-4可能使用MoE结构，或者机器翻译中的应用。这部分要让用户了解实际用途。 最后，挑战部分需要平衡客观性。模型复杂度、训练难度和负载均衡是常见问题，引用中提到稀疏性可能影响效果，需要解释。可能还要提到当前研究中的解决方案，如MH-MoE的结构优化。 生成相关问题时要覆盖用户可能进一步想知道的内容，比如与传统模型的对比、训练方法、实际案例、优缺点和最新进展。确保问题有针对性，引导深入探讨。 检查是否符合格式要求：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，虽然当前回答中公式不多，但若有数学表达式需注意。同时确保中文回答，结构清晰，引用标识正确添加。例如引用1、2、3分别对应提供的资料。 可能遗漏的点：是否需要具体的技术细节，比如门控网络的具体结构？但用户要求的是介绍和应用，可能不需要太深入。保持回答全面但不冗长。确认引用标记的位置是否自然，比如在提到模型容量扩展时引用2，应用部分引用3等。 总结回答结构：定义与核心思想、模型结构、核心机制、技术优势、应用场景、挑战与限制，最后相关问题。这样逻辑清晰，符合用户的需求。现在组织语言，确保每个部分简明扼要，引用正确。</think>### Mixture of Experts (MoE) 混合专家模型介绍及应用 #### 1. 定义与核心思想 Mixture of Experts（MoE）是一种通过**组合多个专家模型（Expert）**和**门控机制（Gating Network）**实现任务分配与协作的机器学习架构。其核心思想是： - **分治策略**：将复杂问题拆解为子任务，由不同专家处理； - **动态路由**：根据输入数据特征，门控网络动态选择激活的专家，实现计算资源的智能分配[^3]。 --- #### 2. 模型结构 MoE模型包含两类核心组件： 1. **专家网络（Experts）**：多个独立的子模型（如全连接层、Transformer模块），每个专家专注于特定数据模式。 2. **门控网络（Gating Network）**：通过可学习参数生成权重，决定输入数据分配给各专家的比例。 例如，稀疏混合专家模型（Sparse MoE）中，仅激活权重最高的前$k$个专家（如$k=2$），其余专家不参与计算，从而降低计算量[^2]。 --- #### 3. 核心机制 - **门控权重生成**： 门控网络输出权重向量$G(x)$，通常使用Softmax函数归一化： $$G(x) = \text{Softmax}(W_g \cdot x + b_g)$$ 其中$W_g$和$b_g$为可训练参数。 - **动态路由与稀疏性**： 仅保留权重最高的专家计算结果，其余置零。例如： $$y = \sum_{i=1}^n G_i(x) \cdot E_i(x) \quad \text{（仅对Top-$k$专家生效）}$$ 这种稀疏性显著减少了计算量[^1]。 --- #### 4. 技术优势 | 优势 | 说明 | |------|------| | **模型容量扩展** | 通过增加专家数量提升模型表达能力，而计算成本仅线性增长[^2] | | **计算效率** | 稀疏激活机制减少实际参与计算的参数规模 | | **灵活性** | 支持异构专家（不同结构或功能）组合 | | **可扩展性** | 易于与Transformer等主流架构结合（如Google的Switch Transformer） | --- #### 5. 应用场景 1. **大语言模型（LLM）** - 扩展模型参数规模而不显著增加计算负载，如GPT-4疑似采用MoE架构。 - 在机器翻译、文本生成中提升长上下文处理能力。 2. **多模态任务** - 分配不同专家处理文本、图像、音频等模态数据，例如视频内容理解。 3. **推荐系统** - 针对用户行为多样性，使用专家模型分别处理点击、购买、浏览等信号[^3]。 4. **资源受限场景** - 在边缘计算设备中，动态激活少量专家以降低能耗。 --- #### 6. 挑战与限制 - **模型复杂度**：专家数量增加可能引发训练不稳定问题； - **负载均衡**：需防止门控网络过度偏好少数专家（可通过负载损失函数约束）； - **稀疏性代价**：过度稀疏可能损失信息交互，影响模型效果。 ---
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