快速理解MoE模型

原创 已于 2024-09-15 12:01:21 修改 · 786 阅读 · 5 ·
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#人工智能

于 2024-01-30 12:03:05 首次发布
本文探讨了开源MoE模型如何通过动态选择专家模型来降低训练和推理的计算需求，如GPT4所示，这不仅节省了GPU资源，而且有助于超大模型的训练。作者还指出，尽管与集成学习有相似之处，MoE的核心目标是解决资源效率问题而非幻觉问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        最近由于一些开源MoE模型的出现，带火了开源社区，为何？因为它开源了最有名气的GPT4的模型结构（OPEN AI），GPT4为何那么强大呢？看看MoE模型的你就知道了。

        MoE模型结构：

图中，显示了3类模型的结构，小模型，典型的稠密大模型和MoE模型。

        MoE模型在训练的时候，是动态选择专家模型的，即有些专家模型是不被激活的。因此就会减少训练的计算量，降低计算所需要的GPU（8B*7的模型，本应该需要56B模型所需的GPU，使用专家模型结构后，装载模型需要47B模型所需的GPU，训练时只需要14B模型的GPU）同时参数是共享的，也会进一步的减少GPU（减少到12B模型的GPU占用）。

        模型在推理时，并不是所有的专家模型被激活，降低了GPU的占用。

        模型越大，能力更强是共识，因为参数越多，拟合能力越强。此类模型容易过拟合。

        有人可能会说了，这不就是集成学习的思想吗？是的。下面来看看与集成学习的差异。        

        从上图可以看到，虽然使用的技术不同，目的不同，训练步骤不同，但结果都是组合各个模型的结果进行输出。这个就是集成学习的核心思想。

        那么它核心解决什么问题呢？

        它是一种为了搞超大模型时降低资源的有效方法。GPT4和GLaM都是MoE结构的模型，MoE模型并没有解决幻觉的问题，只是在超大的模型上，减少了训练和推理的计算，降低了训练和推理的成本，让专家模型更专注。

        

混合专家（MoE）模型
数字人生
04-03 2556
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。
一文读懂「MOE，Mixed Expert Models」混合专家模型
女王の专属领地
02-03 9140
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？
历史最全混合专家（MOE）模型相关精选论文、系统、应用整理分享
lqfarmer的博客
07-02 1936
稀疏性（Sparsity），指的是模型具有非常大的容量，但只有模型的用于给定的任务、样本或标记的某些部分被激活。这样，能够显著增加模型容量和能力，而不必成比例增加计算量。 2017年，谷歌引入了稀疏门控的专家混合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer，MoE），该层在各种转换基准测试中显示出更好的结果，同时使用的计算比以前最先进的密集 LSTM 模型少10倍。 本资源整理了近年来混合专家(MoE) 相关的论文，并进行了详细分类。为这个知识库加注星标，然
一文解析MoE模型优化方法（MoE模型简介、基础架构优化、训练与优化策略、正则化与模型压缩）
最新发布
老皮的博客
06-27 679
MoE（Mixture-of-Experts）即混合专家模型，其核心思想是将多个不同的“专家”模型组合在一起，每个专家模型擅长处理特定类型的数据或任务。MoE模型通过门控网络（gating network）来决定对于给定的输入，应该由哪些专家模型进行处理，然后将这些专家模型的输出进行加权组合，作为最终的输出。
混合专家模型 (MoE) 简述
2301_81940605的博客
03-11 6075
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。
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 2094
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) 到底是什么？看完这篇，你也能讲明白！
图灵教育
02-07 2115
当我们查看最新发布的大语言模型（LLM）时，常常会看到标题中出现 MoE 这一术语。那么，这个 MoE 代表什么？为什么这么多 LLM 都在使用它呢？如果你还不知道什么是MoE ，那就码住今天的文章吧！我们将图解MoE，用 50 张图细致地探索这一重要组件——混合专家模型（MoE）。在这篇文章中，我们将深入探讨 MoE 的两个主要组件——专家和路由器，并了解它们在典型 LLM 架构中的应用。什...
什么是MoE大模型，又具备哪些优势？
强化学习曾小健
07-09 1301
MoE，全称为Mixed Expert Models，翻译过来就是混合专家模型。MoE并不是什么最新技术，早在1991年的时候，论文[1]就提出了MoE。我们知道，模型规模是提升模型性能的关键因素之一，这也是为什么今天的大模型能取得成功。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。MoE 的一个显著优势是它们能够在远少于 Dense 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。
混合专家模型 (MoE) 最全详细图解
DFCED的博客
01-31 2180
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 huggingFace
强化学习曾小健
06-26 1097
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。让我们开始吧！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。
大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）
强化学习曾小健
06-26 1524
大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE） 吴蔚喆羚羊工业大模型2024-05-27 21:40安徽 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（M
混合专家模型（MoE）的概念介绍和应用案例
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Code1994的博客
12-15 2482
MoE，全称为Mixed Expert Models，混合专家模型，简单理解就是将多个专家模型混合起来形成一个新的模型。在理解MOE之前，有两个思想前提，可以帮助我们更容易地理解MOE架构。一是在现实生活中，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？最简单的办法就是先拆分任务到各领域，然后把各个领域的专家集合到一起来攻克这个任务，最后再汇总结论。这个思想可以追溯到集成学习，MoE和集成学习的思想异曲同工，都是集成了多个模型的方法，区别在于集成学习不需要将任务分解为子任务。
图解 MoE 模型
lyy2017175913的博客
10-14 3194
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。
聊聊最近很火的混合专家模型（MoE）
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
05-29 9325
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。
大模型：混合专家模型（MoE）概述,零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！
2401_85280106的博客
02-13 1213
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) 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...
深度解读混合专家模型（MoE）：算法、演变与原理
ZILLIZ
11-15 1924
假设一个专家团队共同解决复杂问题。每位专家都拥有独特的技能，团队通过高效分配任务实现了前所未有的成功。这就是混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）模型架构背后的基本思想，这种方法允许机器学习系统，特别是神经网络，高效扩展。MoE 不是让一个单一的神经网络处理所有任务，而是将工作分配给多个专门的“专家”，由一个门控网络决定针对每不同输入激活哪些专家。随着模型变得越来越大、越来越复杂...
moe混合专家模型文献阅读
01-13
### 关于Mixture of Experts (MoE) 模型的最新研究与文献综述 #### 研究背景与发展历程 Mixture of Experts (MoE) 是一种用于提升神经网络性能的技术，尤其适用于大型语言模型（LLMs）。该方法通过引入多个子模型（即专家），并让这些子模型专注于处理特定类型的输入来提高整体效率和准确性。近年来，在保持较低计算资源消耗的同时扩大模型规模的需求推动下，MoE技术得到了快速发展。 #### 主要研究成果概述 一项深入探讨MoE应用于大语言模型的研究指出，多头混合专家(MH-MoE)架构能够有效扩展模型容量而不大幅增加训练及推理开销[^2]。此外，有研究表明利用指令数据微调后的MoE模型不仅表现出优异的效果，而且其表现优于具有相同算力需求的传统密集连接模型以及更大参数量的基础预训练模型(PaLM)[^3]。 #### 技术细节分析 为了更好地理解如何实现高效的MoE系统，《深入了解面向大规模语言模型的混合专家》一文中提到，当前最先进的实践包括但不限于采用稀疏激活机制、优化路由算法以减少通信瓶颈等问题[^1]。具体来说，当面对海量的数据集时，合理设计各层之间的交互方式对于降低延迟至关重要；而针对不同任务定制化调整超参则有助于进一步挖掘潜在优势。 ```python def moe_model(input_data, experts_weights): """ A simple implementation example of a mixture-of-experts model. Args: input_data: Input tensor to be processed by the MoE layer. experts_weights: Weights matrix defining how inputs are routed among different experts. Returns: Output after applying gating mechanism and aggregating results from selected experts. """ gated_outputs = [] for expert_id in range(len(experts_weights)): gate_value = tf.matmul(input_data, experts_weights[expert_id]) gated_output = apply_expert(gate_value, expert_id) gated_outputs.append(gated_output) final_output = sum(gated_outputs)/len(gated_outputs) return final_output ```
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