在 DeepSeek 官网上看到，DeepSeek-V3、V2.5 版本都用了 MoE 架构。但像 Qwen、LLama 模子，用的却是 Dense 架构，也就是传统的 Transformer 架构。这两种架构有个很明显的区别。DeepSeek-V3 版本总参数目高达 6710 亿，可每次盘算激活的参数目，也就是真正参与到盘算里的参数，只有 370 亿，是总参数目的5.5%。但 Qwen 和 LLama 模子就不一样了，它们每次盘算激活的参数目，就是整个模子的参数目，没有 “打折”。为啥会出现这种差别呢？
本文将深入探讨 MoE 模子的核心概念、与传统大模子的关键区别、内部工作机制、优势与挑衅，并预测其未来发展趋势，让读者能对 MoE 模子有个详细的了解，解答上述疑惑。
一、什么是 MoE 模子，跟传统大模子比较有什么区别?
什么是 MoE 模子？
当我们人遇到一个包括了多个领域知识的复杂题目时，我们该使用什么样的方法来解决呢？最简单的办法就是把各个领域的专家聚集到一起来攻克这个使命，当然我们事先要把不同的使命先分离出来，这样才便于分发给不同领域的专家，让他们来帮助处理，最后再汇总结论。
混淆专家模子（Mixture of Experts：MoE）正是基于这样的理念，它由多个专业化的子模子（即“专家”）组合而成（留意不是多个独立的子模子，而是一个模子内部分别多个网络布局），每一个“专家”都处理其擅长的领域内的使命。而决定哪个“专家”参与解答特定题目标，是一个称为“门控网络”的机制，相称于一个路由器。
混淆专家模子（MoE）的核心思想是通过选择性激活子模子（专家模子）来进步模子的盘算服从和表达本领。MoE 模子相较于传统的大模子，在布局上存在差别，并且可以通过不同的方式优化盘算资源的使用，提升模子的泛化本领和盘算服从。
MoE 架构的基本原理非常简单明了，它重要包括两个核心组件：GateNet 和 Experts。GateNet 的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模子接受处理。而 Experts 则构成了一组相对独立的专家模子，每个专家负责处理特定的输入子空间。
门控网络（Gating Network）：
门控网络负责决定在每次输入时哪些专家将被激活（即哪些专家会参与盘算）。它通过一个雷同于分类的机制，根据输入的特性向量为不同的专家分配权重。
专家网络（Experts）：
MoE 模子包含多个“专家”（专家网络），每个专家通常是一个子模子，可以是神经网络的一个子模块。每个专家大概有不同的本领或专长，能够处理不同范例的输入数据。
比方，在一个语言模子中，不同的专家可以擅优点理不同的语言使命或不同的语言特性。
跟传统大模子比较有什么区别？
在 MoE 体系中，传统 Transformer 模子中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为 MoE 层，此中 MoE 层由两个核心部分组成: 一个门控网络和多少数目的专家网络。
传统 Transformer 和 MoE 模子各个层级比较：
MoE 模子与传统大模子的典型区别：
MoE 模子：每次输入时，只会激活一小部分专家（比方，10% 的专家），而其他专家不参与盘算。这意味着，MoE 模子可以在保持模子参数目很大的环境下，大幅度减少盘算量，进步了盘算服从和资源使用。
传统大模子：在传统的大型神经网络（如 Transformer）中，所有层和所有节点在每次前向流传时都会参与盘算。虽然这些模子参数也大概非常庞大，但每次输入都必要对所有的参数举行盘算，即使部分参数的贡献很小，因此也会浪费盘算资源。
二、MoE 的工作原理是什么？
MoE 重要的变革点在 前馈网络（FFN） 层，它被 MoE 机制取代，包括：
1、专家网络（Experts）：多个前馈网络（FFN），相称于多个可选的专家，每个专家布局雷同于普通 FFN。
2、门控网络（Gating Network）：决定在每次输入时，选择哪些专家举行盘算，并分配权重。
3、专家混淆（Mixture of Experts）：选定的专家实行盘算，并对其输出举行加权合并。
其具体工作流程如下：
S1、输入 token（与传统大模子一致）：
输入的 token 会首先经过标准的 token embedding 和 位置编码 处理，转化为对应的向量表示。
S2、多头自留意力（MHSA）层 （与传统大模子一致）
在多头自留意力层中，token 会盘算本身与其他 token 的留意力权重，捕捉序列中的长距离依靠关系。这一层的输出是增强了上下文信息的 token 表示，每个 token 在经过多头自留意力层后，会有一个上下文信息丰富的表示，通常是一个向量 h（比如维度为 768 或 1024）。这个向量包含了该 token 在整个句子中上下文的信息，反映了这个 token 和其他 token 的关系。
S3、MoE 层（变革的地方，包含门控网络、专家网络、专家混淆）
2.1、门控网络根据输入特性选择专家
门控网络的使命是将这个 token 的表示 h 输入到一个全连接网络，然后天生一组权重分布，这些权重分布表示了每个专家的“重要性”，即哪个专家适合处理这个 token。门控网络输出的是一个概率分布，
比如 [0.6, 0.3, 0.1, 0.0]，意味着：
- 专家 1 的激活概率是 0.6
- 专家 2 的激活概率是 0.3
- 专家 3 的激活概率是 0.1
- 专家 4 没有被激活（激活概率为 0.0）
根据门控网络的输出选择专家，在实际的操纵中，门控网络会通过 Top-k 选择策略 从中挑选出前 k 个专家（通常是 2 到 4 个）（这个参数可以人工设置）。比如，如果 k=2，那么就会选择 专家 1 和 专家 2。
如何选择专家？概率最大者优先：门控网络会按激活概率巨细来排序，选择前 k 个专家。比方，[0.6, 0.3, 0.1] 中，专家 1 和专家 2 会被选中，由于它们的概率较大。
2.2、专家盘算
被选中的专家会分别对这个 token 实行前馈盘算，每个专家会根据它本身的网络参数对输入举行处理。
2.3、加权合成输出最后
专家的输出会按门控网络给出的权重举行加权融合。
比方，如果门控网络的输出是 [0.6, 0.4]，那么专家 1 和专家 2 的输出将按 0.6 和 0.4 的比例举行加权求和，得到最终的 token 输出。
举个例子：门控网络是如何根据 token 选择专家
假设我们有一个 MoE 模子，包含 4 个专家，每个专家擅优点理不同的使命：
- 专家 1 擅优点理情感分析使命（比如“开心”，“悲伤”）
- 专家 2 擅优点理定名实体辨认（NER）使命（比如辨认“人名”，“地点名”）
- 专家 3 擅优点理语法分析使命（比如判定句子布局）
- 专家 4 擅优点理机器翻译使命（比如“英语到法语”的翻译）
现在，假设我们有一个输入句子：“我本日很开心”。
1、经过多头自留意力层后，我们得到了 token “开心” 的表示 h，这个 h 包含了它在句子中的上下文信息，表示它的语义是“情感积极”。
2、门控网络对 token h 举行处理，并输出一个 概率分布：[0.7, 0.2, 0.05, 0.05]这意味着，门控网络认为 token “开心” 最必要的处理是情感分析，所以它给 专家 1（情感分析）分配了 0.7 的高概率。同时，专家 2 和专家 3 的概率较低，意味着它们对这个 token 的处理影响较小。
3、选择前 k=2 个专家，根据门控网络输出的概率：专家 1（情感分析）和专家 2（定名实体辨认）会被选中，专家 3 和专家 4 被排除。
4、专家盘算专家 1 处理“开心”这个 token，辨认出它的情感是积极的，产生相干的输出。专家 2 处理“开心”时，大概会辨认出它在上下文中作为一个情感表达的词。
5、加权合成输出最后，专家 1 和专家 2 的输出会根据门控网络给出的权重举行加权合成。由于专家 1 的权重是 0.7，而专家 2 的权重是 0.2，所以最终输出会更加倾向于专家 1 的处理效果。
三、MoE 模子有什么优势和挑衅？
MoE 模子相比传统 Transformer 模子的优势
1、盘算更高效：MoE 只激活部分专家，而不是整个 FFN 层，使得推理时盘算量更小，减少算力斲丧。
2、可扩展性更强：通过增加专家数目，而不增加盘算量，就能增强模子本领。
3、泛化本领强：MoE 的门控网络可以根据不同的输入选择符合的专家，从而让模子在处理不同使命时具备更强的顺应本领。
MoE 模子也存在一些挑衅
1、训练困难：由于大部分专家在每个输入上都不被激活，模子的训练服从大概受到影响。此外，门控网络的设计和优化也大概较为复杂。
2、专家不平衡题目：在训练过程中，某些专家大概会被频繁激活，而其他专家则很少被激活，这会导致一些专家在训练过程中难以学习到有用的表示。
3、负载均衡题目：为了确保不同专家都能有用学习和推理，大概必要对专家举行负载均衡，即确保每个专家的盘算资源得到均衡分配
基于上述MoE优势，条记认为这个也是 DeepSeek 拥有较低成本以及比肩openai性能的一个重要缘故原由：
DeepSeek 选择 MoE 架构进步盘算服从并降低成本，虽然拥有千亿级别的参数目，但是通过每次只激活 8 个专家来举行推理盘算，使得盘算量和能耗得到明显降低，同时保留了强大的模子本领。
同时在 MoE 上，DeepSeek 举行了一些关键优化：
1、门控网络优化：通过改进门控机制，DeepSeek 能够更加智能地选择符合的专家，避免了部分专家被过度调用而导致的专家不平衡题目。
2、专家平衡控制：在训练过程中，通过更精致的调度策略，确保专家的负载更加均衡，避免了某些专家被“冷启动”或长时间闲置的题目。
3、动态盘算资源分配：DeepSeek 能够根据不同的使命和输入数据动态调解盘算资源，使得体系在不同场景下都能达到最佳性能和成本效益平衡。
这些优化使得 DeepSeek 在使用 MoE 架构时，能够高效使用盘算资源，提升推理速度，同时保持很强的使命顺应性。
四、总结
在本文中，我们详细对比了 MoE（Mixture of Experts）模子 和传统的 Transformer 模子，MoE 模子通过引入专家网络 和门控机制，在推理时，MoE 仅激活一部分专家，从而减少了盘算开销，并能够在保持大参数目的同时，进步盘算服从。与此相对，传统 Transformer 模子每次盘算时都必要对整个网络举行全量盘算，盘算量大，服从相对较低。
此外，MoE 模子具有 更高的灵活性，能够顺应多样化的输入和使命。通过动态选择符合的专家，MoE 可以根据不同的输入特性举行优化处理，因此具有更强的泛化本领。
然而，MoE 的训练过程较为复杂，面临专家不平衡和 门控网络优化 等题目，必要更精致的设计与调优，对使用者的技术要求高。
未来，MoE 模子在性能和服从上肯定会有大突破。随着技术发展，门控网络会更智能，精准选专家，减少盘算浪费 （DeepSeek 现在优化的方向）。
五、如何体系学习把握AI大模子？
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