MoE:混合专家模型介绍(一)

news2024/12/25 1:16:51

MoE:混合专家模型介绍(一)

本文是对混合专家模型 (MoE) 详解重点摘要与归纳,有兴趣的小伙伴可以点击链接阅读原文。

混合专家模型 (MoEs)特点

  • 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
  • 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

什么是混合专家模型?

作为一种基于 Transformer 架构的模型,混合专家模型主要由两个关键部分组成:

  • 稀疏 MoE 层:这些层代替了传统 Transformer 模型中的前馈网络 (FFN) 层。通过多个称为“专家”的独立神经网络(一般是FFN,当然也可以是MoE本身)的选择性激活,提高模型效率与灵活性。
  • 门控网络或路由: 这个部分用于决定哪些token被发送到哪个专家。一个令牌可以被发送到多个专家。令牌的路由方式是 MoE 使用中的一个关键点,因为路由器(router)由学习的参数组成,并且与网络的其他部分一同进行预训练。

在这里插入图片描述

遭遇的挑战

  • 训练挑战:微调阶段往往面临泛化能力不足的问题,长期以来易于引发过拟合现象。
  • 推理挑战: MoE模型在推理过程中只使用其大量参数中的一部分,这使得它们的推理速度快于具有相同数量参数的稠密模型。然而,这种模型需要将所有参数加载到内存中,因此对内存的需求非常高

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