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说做网站被收债,网络营销与直播电商怎么样,智慧团建网页电脑版登录网站,微信公众号免费模板网站文章介绍了MoE#xff08;专家混合#xff09;模型#xff0c;这是一种在保持计算开销不变的情况下增加模型参数规模的技术。MoE通过引入稀疏性#xff0c;将Transformer中的FFNN改造成多专家网络#xff0c;包括Router#xff08;负责分配任务#xff09;和多个Experts…文章介绍了MoE专家混合模型这是一种在保持计算开销不变的情况下增加模型参数规模的技术。MoE通过引入稀疏性将Transformer中的FFNN改造成多专家网络包括Router负责分配任务和多个Experts专门处理特定任务。文章详细探讨了MoE的不同类型、负载均衡问题及解决方案以及在视觉模型和DeepSeek模型中的应用。MoE能够让模型在不增加计算资源的情况下获得更强的性能。LLM MoE在 Scaling Law 的背景下越大的模型参数往往意味着更强的性能。然而过多的模型参数会带来更大的计算开销。在此背景下如何增大模型参数同时不增加计算开销成为 LLM 进步的问题。在 Transformer 的 FFNN 中我们常常使用 Dense 模型每处理一个 Token所有的参数都要参与计算。这就像去医院看个感冒全院的医生内科、外科、牙科…都跑过来给你会诊既浪费资源又慢。MoE 模型引入了稀疏性 (Sparsity)的概念。它的 Transformer Block 中的 FFNN 被改造成了多专家网络包括两个组件•Router (路由器/门控网络)这是 MoE 的“分诊台”。它是一个轻量级的神经网络负责看一眼输入的 Token然后决定把它派给哪几个专家处理。•Experts (专家)原本的 FFN (Feed-Forward Network) 层被替换成了多个平行的 FFN每一个就是一个“专家”。在输出时只选择其中一个子集的专家的加权和。为了让专家之间产生竞争在 Loss 上做文章让每个专家对自己的结果负责直接用自己的结果和目标向量做比较表示某条样本表示目标向量表示第 个专家的输出表示 Router 给出的第 个专家的权重表示索引 的专家的加权期望这样的损失函数其求导的梯度是这样的导数梯度有这样的规律• 权重更大的专家其更新越快• 拟合越好的专家其更新越慢容易被其他专家追赶上然而我们希望的是拟合越好的专家其更新应该相对其他专家越快这样他可以迅速超越其他专家成为这类样本的专家所以我们对梯度的系数从 变成也就是说如果某个专家做的很差那即便 Router 分配给它的概率很高它被选择的概率也会自然地下降。表示负责样本 的专家可以看到当某个专家的 Loss 更低的时候选择其的后验概率会更高其系数也就会更大这样就变成了拟合更好的专家更新时的步长越长。损失对于专家 的梯度的完整的形式是责任度对其做积分反推损失函数可以得到将责任度的分母记作可以得到 gate 的梯度如果 是 softmax 得到的则对 求导变成也就是说gate 在被显式地训练去拟合责任度。Experts 在学什么在 encoder / encoder–decoder MoE 中不同的 Experts 常常学习的是特定领域中的语义比如某些 expert 专门处理数学、某些 expert 专门处理代码等但是在 decoder-only LLMGPT / Mixtral 这类里很少看到一个 expert 长期、稳定地绑定到某个“语义领域”。然而虽然没有“领域型”专精但 experts 仍然是功能上不对称的。下面图中的 token按first expert choice上色某些颜色集中在标点符号、function wordsthe, of, to, , .、语法边界括号、缩进、换行等。而不是整段“医学文本”或代码块。可以看到在 Decoder-only 架构中专家貌似更多地是在负责语法的不同部分。原因自回归约束每个 token 的 hidden state 强烈依赖当前位置、上文 token 类型。比起语义上的主题token-level 结构信号更强。Dense MoE Sparse MoEDense MoE 的计算形式是也就是说gate 给每个专家一个权重 所有专家都要算一遍最后加权求和Sparse MoE /KeepTopK每个样本只激活 Top-K 个专家形式上是gate 先算一遍选出权重最大的 K 个专家结果只取这 K 个专家LLM 中基本都是 Sparse。router 只对选出的 top-k 个专家负责剩余的专家完全没有梯度。expert 的数据分布变得稀疏和可聚类。Switch Transformer 中采用 KeepTop1而 GShard 中采用 KeepTop2。Load BalancingNosiy Gating 噪声路由Top-K 的选择会导致赢者通吃的局面早期选中部分专家其他专家因为没有被选中所以一直没有梯度。gate 很容易把所有样本送给少数专家GPU/TPU 上有的专家算爆有的专家空转导致负载不均。所以需要在 Gate 加上一个噪声给其他专家一些机会Auxiliary Loss / Load Balancing LossSwitch Transformers 中所使用的在 batch-level 上我们可以定义专家 的使用频率fraction of tokens 记作 个 token 中被分配到这个专家的 token 数量占整个 token 集合的比重也就是router 对于专家 在所有 Token 上分配的平均概率Load Balancing Loss 的计算就是其中 是专家的数量。也就是说其同时惩罚了以下两种情况• 把大部分 token 送到同一个专家• 对某个专家过于关注变异系数 CV Loss类似的我们可以直接使用专家之间的重要性的变异系数作为惩罚重要性即为不同 token 输入时某个专家在 router 中的权重总和变异系数 标准差 / 均值定义 loss 为亦或者等价的两者的区别CV loss 只看 gate 概率要求不同专家在 gate 的时候重要性尽可能均匀。这可能导致尽管概率变得均匀了但最终推断时如果 KeepTop1 还是选择的同一个专家也就是 CV Loss 可能会被绕过。Switch 同时看 gate 的概率以及最终 routing 的结果要求这两者都尽可能均匀因为只有 KeepTopK 的时候才会出现专家有的没被选中的情况所以 Switch 天然更适合 KeepTopK 的情况。Expert Capacity还有一种方法在 Gshard 模型中使用的可以直接限制每个专家实际负责的 token 数量如果权重最大的专家已经被选择了足够多次达到我们设置的阈值称作 Expert Capacity则将其流转给权重第二大的专家依次类推。如果该层的所有专家都已经达到了 Expert Capacity则直接流转到下一层称作 token overflow。在 Switch Transformer 中Expert Capacity 可以动态计算为Batch中的token数量/专家数量 * 容量系数。这个系数人为设定值越高则更可能出现不均衡的情况值越低则更可能出现模型退化的情况因为太多的 token 出现了 overflow。视觉模型中的 MoEV-MoEVision Mixture of Experts 是 Google 提出的将 MoE 引入 ViT的代表性工作。在视觉任务中图像冗余度极高MoE 这种条件计算带来的收益巨大。V-MoE 的核心目标是让不同 patch 只激活一小部分 FFN expert 在几乎不损失精度的情况下把 ViT 的参数规模推到百亿级。在 V-MoE 中可以看到和decoder-MoE 偏句法的同一类现象**MoE 更倾向按 representation geometry 分工而不是人类语义。**比如按高低频/轮廓纹理分工。DeepSeek MoE细化粒度专家与共享专家指的是在不进行 DeepSeekMoE 改造前MoE 原始的专家数量MoE 架构除了上面提到的负载均衡问题外还容易出现两种问题• 知识混杂 knowledge hybridity级一个专家可能同时在学习多个不同的领域知识而这些知识又很难被同时利用导致其参数的学习分布在不同知识上不够专业化• 知识冗余 knowledge redundancy多个专家可能在学习相同的知识导致知识的冗余、参数的浪费也就是说要提高参数利用的效率就要做到每个专家拥有各自集中的、互不重叠的知识。DeepSeekMoE 在这方面主要做两个工作1.更细粒度的专家划分将原先的每个专家的隐藏层的神经元数量划分到 1/m同时专家变成原来的 m 倍来保持相同的参数量KeepTopK 也变成 KeepTop mK。这样可以更灵活地对专家之间进行组合同时每个专家学习得更加精确维持较高得专业性。从组合的角度上讲这样子可以产生更多的组合数。比如 远小于 大大提高了专家之间组合的灵活性。2.设立共享专家Shared Expert Isolation隔离出一部分专家作为共享专家用来学习巩固跨越上下文的共同的知识。这不仅可以减少知识冗余也可以允许不同的专家的知识集中在各自的专业领域。在固定地激活 个专家的时候要同样减少激活其他专家的数量变成就是 MoE 的输入 表示第 个专家在 token 上 gate 的权重这个权重中只有 TopK 会保留其他的都会变成 0。在实验上1.DeepSeekMoE 还指出了共享专家和非共享专家的比例并不显著影响效果但是 1:3 会有一个略微好的增益。2.在激活的专家数和参数量更少的情况下就可以达到和 GShard 相近 Pile Loss 水平。Load Balance1.专家级别采用Switch Transformer 的 Load Balancing Loss但是只要求非共享的专家之间的负载均衡同时 多乘了一个系数 。这个系数其实是在根据 K 和 N 的大小直接缩放 的大小使其对 不那么敏感。因为一般来说 越大每个专家被选择的频率就越低所以进行一个反缩放使其保持在一个相对稳定的值域。2.设备级别专家级别的限制难以做到完美因为过大的约束会降低模型的性能。所以 DeepSeekMoE 还从设备的角度上做约束将 expert 根据其所在的设备分成 D 组将 定义为 组内的专家的平均将 定义为 组内的专家的 之和。论文中写道让设备级别的系数 专家级别的系数。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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