专家混合 (MoE)技术通过将大型模型分解为较小的专门网络来解决这一挑战。
MoE 的概念起源于 1991 年的论文《自适应混合局部专家》。从那时起，MoE 就被应用于数万亿参数模型，例如 1.6 万亿参数的开源 Switch Transformers。
在本文中，我将深入探讨 MoE，包括其应用、优势和挑战。
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什么是专家混合 (MoE)？
想象一下，AI 模型是一个专家团队，每个专家都有自己独特的专业知识。专家混合 (MoE) 模型就是根据这一原则运作的，它将复杂的任务分配给较小的专业网络（称为“专家”）。
每位专家都专注于问题的特定方面，使模型能够更高效、更准确地解决任务。这类似于有医生处理医疗问题、有机械师处理汽车问题、有厨师处理烹饪问题——每位专家都处理他们最擅长的领域。
通过合作，这些专家可以比单个通才更有效地解决更广泛的问题。
让我们看一下下面的图表——我们稍后会解释它。
混合专家 (MoE) 组件
让我们分解一下该图的各个组成部分：
输入：这是您希望 AI 处理的问题或数据。
专家：这些是较小的 AI 模型，每个模型都经过训练，能够很好地处理整体问题的特定部分。您可以把它们视为团队中的不同专家。
门控网络：这就像一位经理，负责决定哪位专家最适合处理问题的每个部分。它查看输入并确定谁应该处理什么。
输出：这是专家完成工作后，AI模型产生的最终答案或解决方案。
使用 MoE 的优点包括：
效率：只使用擅长问题某一部分的专家，从而节省时间和计算能力。
灵活性：您可以轻松添加更多专家或更改他们的专业，使系统适应不同的问题。
更好的结果：由于每个专家都专注于自己擅长的领域，因此整体解决方案通常更加准确和可靠。
让我们更详细地了解专家网络和门控网络。
专家网络
将 MoE 模型中的“专家网络”视为一个专家团队。每个专家都专注于特定类型的任务或数据，而不是让一个 AI 模型包办所有事情。
在 MoE 模型中，这些专家就像单独的神经网络，各自接受不同数据集或任务的训练。
它们被设计成稀疏的，这意味着根据输入的性质，在任意时刻只有少数几个是活跃的。这可以防止系统不堪重负，并确保最相关的专家正在解决问题。
但是模型如何知道该选择哪位专家呢？这就是门控网络的作用所在。
门控网络
门控网络（路由器）是另一种类型的神经网络，它学习分析输入数据（如要翻译的句子）并确定哪些专家最适合处理它。
它根据输入的特征为每个专家分配一个“权重”或重要性分数，然后选择权重最高的专家来处理数据。
门控网络可以通过多种方式（称为“路由算法”）选择合适的专家。以下是一些常见的方式：
Top-k 路由：这是最简单的方法。门控网络挑选亲和力得分最高的前“k”位专家，并将输入数据发送给他们。
专家选择路由：在这种方法中，不是数据选择专家，而是由专家决定他们能最好地处理哪些数据。此策略旨在实现最佳负载平衡，并允许以多种方式将数据映射到专家。
稀疏路由：这种方法只针对每条数据激活少数专家，从而创建稀疏网络。与密集路由相比，稀疏路由使用的计算能力较少，在密集路由中，所有专家都针对每条数据进行激活。
在进行预测的过程中，该模型会结合专家的输出，其流程与向专家分配任务的流程相同。对于单个任务，可能需要多位专家，具体取决于问题的复杂程度和多样性。
现在，让我们了解 MoE 的工作原理。
专家混合 (MoE) 的工作原理
教育部分两个阶段运作：
训练阶段
推理阶段
训练阶段
与其他机器学习模型类似，MoE 首先在数据集上进行训练。不过，训练过程并不应用于整个模型，而是单独针对其组件进行。
专家培训
MoE 框架的每个组件都会针对特定 扎洛数据库 的数据或任务子集进行训练。目的是让每个组件能够专注于更广泛问题的特定方面。
这种关注是通过为每个组件提供与其分配的任务相关的数据来实现的。例如，在语言处理任务中，一个组件可能专注于语法，而另一个组件专注于语义。
每个组件的训练遵循标准的神经网络训练过程，其中模型学习最小化其特定数据子集的损失函数。
门控网络训练
门控网络的任务是学习根据给定的输入选择最合适的专家。
在门控网络的训练过程中，它与专家网络一起进行训练。它接收与专家相同的输入，并学习预测专家的概率分布。该分布表明哪个专家最适合处理当前输入。
门控网络通常使用优化方法进行训练，这些方法既包括门控网络的准确性，也包括所选专家的性能。
联合训练
在联合训练阶段，包括专家模型和门控网络在内的整个 MoE 系统一起进行训练。
这一策略确保门控网络和专家都得到优化，以协调工作。联合训练中的损失函数结合了各个专家和门控网络的损失，鼓励采用协作优化方法。
然后，组合的损失梯度会通过门控网络和专家模型传播，从而促进更新，改善 MoE 系统的整体性能。
推理阶段
推理涉及通过将门控网络的上下文与专家的输出相结合来生成输出。在 MoE 中，此过程旨在将推理成本降至最低。
输入路由
在 MoE 背景下，门控网络在决定哪些模型应该处理特定输入方面起着关键作用。
收到输入后，门控网络会对其进行评估，并在所有模型中创建概率分布。然后，该分布将输入引导至最合适的模型，利用在训练阶段学习到的模式。这确保将正确的专业知识应用于每项任务，从而优化决策过程。
专家评选
仅选择少数几个模型（通常为一个或几个）来处理每个输入。此选择由门控网络分配的概率决定。
为每个输入选择有限数量的模型有助于有效利用计算资源，同时仍然受益于 MoE 框架内的专业知识。
门控网络的输出确保所选模型最适合处理输入，从而提高系统的整体效率和性能。
输出组合
推理过程的最后一步涉及合并所选模型的输出。
这种合并通常通过加权平均来实现，其中权重反映了门控网络分配的概率。在某些情况下，可能会采用投票或学习组合技术等替代方法来合并专家输出。目的是将所选模型中的各种见解整合成统一而准确的最终预测，从而充分利用 MoE 架构的优势。
随着技术的快速进步，人们越来越需要快速、高效、优化的技术来处理大型模型。MoE 正成为这方面的一种有前途的解决方案。MoE 还有哪些其他好处？
专家混合 (MoE) 的优势
混合专家 (MoE) 架构具有以下几个优点：
性能：通过有选择地仅激活与给定任务相关的专家，MoE 模型避免了不必要的计算，从而提高了速度并减少了资源消耗。
灵活性：专家的多样化能力使 MoE 模型具有高度灵活性。通过调用具有专业能力的专家，MoE 模型可以在更广泛的任务中取得成功。
容错性：MoE 的“分而治之”方法（即单独执行任务）增强了模型的故障恢复能力。如果一位专家遇到问题，这并不一定会影响整个模型的功能。
可扩展性——将复杂问题分解为更小、更易于管理的任务有助于 MoE 模型处理日益复杂的输入。
