当MoE遇见LoRA

引言

在人工智能领域，尤其是在深度学习技术飞速发展的今天，模型的规模和复杂度正以惊人的速度增长。然而，这种增长并非没有代价。更大的模型意味着更高的计算成本和存储需求，这在一定程度上限制了模型的普及和应用。为了解决这一问题，研究者们提出了一种新颖的神经网络架构——专家混合（Mixture of Experts，简称MoE）模型。本文将基于Cohere for AI团队在arXiv上发表的论文《Pushing Mixture of Experts to the Limit: Extremely Parameter Efficient MoE for Instruction Tuning》，为大家解读MoE模型的最新进展及其在指令调整（Instruction Tuning）中的应用。

专家混合（MoE）模型简介

MoE模型是一种集成学习架构，它由多个专家（experts）和一个门控机制（gating mechanism）组成。每个专家是模型的一个子模块，专门处理特定类型的输入数据。门控机制则根据输入数据的特征，动态选择最合适的专家进行计算。这种设计使得MoE模型能够在保持恒定计算成本的同时，优化整体性能。

传统MoE模型的挑战

尽管MoE模型在理论上具有诸多优势，但在实际应用中却面临一些挑战。最主要的问题是，MoE模型需要存储所有专家的参数，这在大规模部署时会导致巨大的内存占用。此外，完全微调（full fine-tuning）MoE模型需要更新所有参数，这在计算上是非常耗费资源的。

极端参数高效的MoE模型