混合专家系统（MoE）基本介绍

已于 2023-06-26 21:21:29 修改
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文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉
于 2023-06-26 20:49:45 首次发布
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文章探讨了大规模训练中的混合专家模型（MoE）技术，列举了相关论文和ONNXRuntime在提升模型质量上的应用。据爆料，GPT-4可能包含1.76万亿参数，采用8个2200亿参数的MoE模型，这一消息引发了业界关注。

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方小汪
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混合专家系统（MoE）架构创新：挑战与解决方案
阿尔法星球的专栏
05-04 269
DeepSeek的底层技术混合专家系统（MoE）架构是一种创新的模型结构，其核心由多个专家模块和一个门控机制组成。每个专家模块负责处理特定类型的输入数据或特定的任务子集，这些专家模块可以是小型的神经网络或其他类型的计算单元。例如，在处理自然语言处理任务时，不同的专家模块可以专注于语法分析、语义理解或情感分析等不同的子任务。门控机制则根据输入数据的特征动态地选择合适的专家模块进行处理，从而实现高效的计算资源分配和任务处理。这种架构设计使得模型能够更好地适应多样化的任务需求，提高模型的灵活性和性能。
一文读懂「MOE，Mixed Expert Models」混合专家模型
女王の专属领地
02-03 8611
混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）是一种集成学习方法，它通过将多个专业化的子模型（即“专家”）组合起来，形成一个整体模型，每一个“专家”都在其擅长的领域内做出贡献。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的，是一个称为“门控网络”的机制。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。MoE提出的前提是如果有一个包括了多个领域知识的复杂问题，我们该使用什么样的方法来解决呢？
【大规模训练】混合专家系统
2401_85782600的博客
07-13 1397
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。
混合专家系统MOE
星辰火之梦
06-17 1119
混合专家系统（Mixtures of Experts,）是一种集成学习方法，它通过结合多个“专家”模型来解决复杂的学习任务，每个专家专注于数据的不同方面或子空间。这种方法旨在提高模型的适应性和表达能力，尤其适合处理具有高度多样性和复杂性的数据集。
一文看懂混合专家模型 (MoE) 到底是什么？
最新发布
weixin_72959097的博客
04-22 2137
混合专家（Mixture of Experts，简称 MoE）模型，是一种利用多个不同的子模型（或“专家”）来提升大语言模型（LLM）质量的技术。MoE 架构主要由两个核心组件构成：1.专家模块：每个前馈神经网络（FFNN）层包含一组“专家”，每次可从中选择一个子集。这些“专家”本身通常是 FFNN。2.路由或者网关网络，决定将哪些标记（token）分配给哪些专家。在采用 MoE 架构的大语言模型的每一层中，我们会发现这些专家模块往往具有这样的特点：
万字长文！小白也能懂的混合专家模型（MoE）深度解析
2401_85375298的博客
01-17 1933
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（MoE）入门
weixin_44858814的博客
08-11 3816
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。
混合专家系统（MoE）调优：DeepSeek让推理速度翻倍.pdf
02-09
在日常的工作和学习中，你...该文档【混合专家系统（MoE）调优：DeepSeek让推理速度翻倍】共计 20 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析.zip
02-14
在深入探讨DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理之前，我们需要先了解混合专家系统（Mixture of Experts, MoE）的基本概念。混合专家系统是一种将不同的算法或专家知识集成到一个系统中的技术，旨在通过结合多种模型...
混合专家模型 (MoE) 最全详细图解
DFCED的博客
01-31 2005
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。
混合专家模型 (MoE) 详解
Hugging Face
12-26 2064
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...
混合专家系统（MoE）
热门推荐
Zoe_Su的博客
11-09 2万+
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
混合专家系统(Mixture of experts)
super
04-10 7585
MoE理论参考：https://goker.wordpress.com/2011/07/01/mixture-of-experts/实现代码import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as pltclass MOE: def __init__(self, train_x, train_y, k = 4, lamda =
MoE 混合专家模型（Mixture of Experts）
wangqiaowq的博客
06-05 1149
MoE是一种神经网络架构设计，在Transformer模块中集成了专家/模型层。当数据流经MoE层时，每个输入token都会动态路由到专家子模型进行处理。当每个专家专门从事特定任务时，这种方法可以实现更高效的计算并获得更好的结果。MoE最关键的组件：- 专家（Expert）：MoE层由许多专家、小型MLP或复杂的LLM（如 Mistral 7B）组成。- 路由器（Router）：路由器确定将哪些输入token分配给哪些专家。路由策略有两种：token选择路由器或路由器选择token。
混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)
noobiee的博客
10-22 7716
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-moe混合专家模型
weixin_44885180的博客
09-18 670
九、专家的数量对预训练有何影响？六、为什么门控网络要引入噪声呢。十二、MoE和稠密模型的对比。十一、MoE模型的主要特点。四、介绍稀疏 MoE 层。七、如何均衡专家间的负载。五、介绍门控网络或路由。十、什么是topK门控。十五、微调MoE的方法。十六、MoE的并行计算。二、MoE出现的背景。三、有哪些MoE模型。
混合专家系统（MoE）图解指南
2401_84494441的博客
04-15 887
在追踪最新发布的时，您会发现许多模型的标题中都醒目标注着「这个「」究竟代表何种技术？为何能成为众多LLM的架构首选？本图解指南将通过，带您深入探索这一核心组件——本文将系统解析MoE架构的两大核心模块：应用于典型LLM架构中的与。若想获取更多与大型语言模型相关的可视化解析，并支持本专栏持续创作，欢迎查阅笔者编著的《附言：若您已品读此书，在亚马逊平台 撰写简短书评将是对作者最珍贵的鼓励——您的反馈切实影响着学术创作生态。GithubMoE）是一种通过协同多个差异化子模型（即「
混合专家系统moe代码
04-03
### 关于混合专家系统 (MoE) 的代码实现 以下是基于 TensorFlow 和 PyTorch 实现的 MoE 系统示例代码： #### 使用 TensorFlow 实现 MoE TensorFlow 提供了一个灵活的方式来构建 MoE 模型。以下是一个简单的 MoE ...
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