Mixtral 8x7B 的推出， 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构， 那么，什么是MoE呢？

1. MoE溯源

MoE的概念起源于 1991 年的论文 Adaptive Mixture of Local Experts（~hinton/absps/jjnh91.pdf）。这个概念与集成学习方法相似，旨在为由多个单独网络组成的系统并建立一个监管机制。在这种系统中，每个网络处理训练样本的不同子集，专注于输入空间的特定区域。

后来，论文（）探索了将 MoE 作为更深层网络的一个组件。这种方法允许将 MoE 嵌入到多层网络中的某一层，使得模型既大又高效。而且， 由研究开始探索基于输入令牌动态激活或停用网络组件的方法。2017年，论文（）将这一概念应用于 137B 的 LSTM ，通过引入稀疏性，这项工作在保持高规模的同时实现了快速的推理速度。

总之，MoE 的引入使得训练具有数千亿甚至万亿参数的模型成为可能。

2.什么是MoE？

从溯源中可以看到，MoE 的基本思想在于“人多力量大”，这意味着利用多个专家网络，每个专家网络专门处理数据的不同方面，以获得更好的性能。其目的是创建一个动态系统，在这个系统中，可以根据输入数据利用各种专家的优势，从而比单一模型能够实现的预测更加灵活和准确。

在技术上，MoE是一种集成学习方法，把一个大任务分解成更小的部分，让不同的专家处理每个部分。然后，有一个聪明的决策者，会根据情况决定采纳哪位专家的建议，所有这些建议都被混合在一起。

这种方法有四个主要步骤:1. 把大问题分成小块;2. 为每一块训练一个超级聪明的专家。3. 引入一个决策者，也就是众所周知的门控模型，来选择应该由哪位专家带头。4. 收集专家的意见和决策者的选择，提出最终的预测。

典型地，MoE 是一类transformer模型， 使用“稀疏”方法，其中每个输入只使用模型组件的一个子集。这种设置允许更有效的预训练和更快的推理，同时管理一个更大的模型大小。每个专家模型一般都是一个神经网络，通常是一个前馈网络(FFN) ，专门处理输入数据的不同方面，使模型能够更有效地处理范围更广的任务。

MoE的优势在于更少的计算工作使得模型的预训练更快，与为更多步骤训练更小的模型相比，为更少步骤训练更大的模型可以产生更好的结果。在推理过程中，与其他大模型相比，参数数目相同的 MoE 模型表现出更快的推理速度。尽管有许多参数，但只使用了一个子集，从而导致更快的预测。

3. MoE的组成

在MoE系统中，传统 Transformer 模型中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为 MoE 层，其中 MoE 层由两个核心部分组成: 一个门控网络和若干数量的专家。

同时，token在封装输入数据中的特征和信息方面发挥着重要作用。token表示为高维向量，作为一种综合的结构化格式，用于编码输入的相关特征。每个token由多个维度组成，每个维度表示数据的特定特征或方面。通过以高维向量格式组织信息，系统可以有效地捕捉输入数据中的复杂性和细微差别，为进一步分析提供丰富的数据来源。

token的高维表示使系统内的专家能够从数据中提取详细的见解和模式。通过将token作为高维向量处理，专家模型可以利用先进的算法和技术来发现隐藏的相关性和关系，提高MoE系统的整体分析能力。

3.1 专家模型

专家模型是针对较小编题创建的模型，不仅仅局限于神经网络，也可以是任何类型的模型。对每个专家模型进行训练，使其能够在输入空间的指定区域内专门预测数据点。当然，可以神经网络来同时扮演决策者和专家的角色，这时一般会称为“混合密度网络”。所有这些专家都得到了相同的数据集 ，都会尝试在此基础上做出预测。

“专家”通常指的是模型的一个组成部分，专注于数据中特定类型的任务或模式(如代码生成、推理、汇总) 。其专业化程度取决于他们接受的训练数据和模型本身的结构，更多的是关于计算任务的本质(例如，识别特定的模式，处理特定类型的输入) ，而不是特定领域的知识。

MoE 模型中，每个专家模型一般是一个经过训练的神经网络，能够很好地处理整个数据或任务的子集。这些专家之前的共同骨干网络充当特征提取器，将原始输入转化为专家可以更有效地工作的高级表示。这种设置允许每个专家关注它最适合处理的模式或数据特征，从而实现更加细致和准确的预测。

3.2 门控模型

在给定的情况下，我们需要一个决策者来决定遵循哪位专家的建议，这个决策者被称为门控模型。门控模型决定了对于给定的输入应该使用哪个专家模型的预测。门控模型学习将输入路由到最合适的专家当门控模型是一个神经网络的时候， 有时也称为门控网络。门控网络基本上起到决策者的作用，根据不同专家的熟练程度和与输入数据的相关性为他们分配权重。也就是说，门控网络根据给出的信息动态调整专家模型的权重。

门控网络是 MoE 区别于一个简单的模型集合的关键。它是一个可训练的组件，学会根据输入数据为每个专家的输出分配适当的注意力(或权重)。这种分配不是任意的; 它是由门控网络对哪位专家最有可能为给定输入产生正确输出的评估决定的。门控机制有效地引导集合，将输入导向最相关的专家，并将他们的输出合成为一个内聚预测。这种动态路由功能允许 MoE 模型具有高度的适应性和高效性，并为每个任务利用最适当的资源。

当使用神经网络模型时，门控网络和专家模型一起训练，这种训练就像是教他们如何像一个团队一样工作。过去，用一种叫做“期望最大化”的方法来解决这个问题。门控网络可能会给每个专家一个看起来像概率的分数，表明它对每个专家的预测有多么信任。

随着Softmax和噪声top-k 门机制的引入，MoE模型有了长足的进展。Softmax是一种流行的选择，以确定每个专家模型的贡献模型的预测。它根据每个专家与输入数据的相关性为其分配权重，较高的权重给予更相关的专家。噪声 Top-k 门控机制通过选择一个Top-k 专家子集进行预测来引入随机性。这种随机元素有助于在专家选择过程中引入多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

4. MoE 的实现

实现MoE系统的关键在于体系结构的设计，其中一个比较前沿的方法涉及到利用Switch Transformer结构来集成混合的专家模型层。该体系结构使系统能够利用多个专家模型在作出决定和预测方面的综合专门知识。

在构建Switch Transformer体系结构时，必须保证专家混合层的无缝集成。这些层负责从不同的角度处理和分析数据，使系统能够根据各种不同的见解作出明智的决定。典型的实现步骤如下：

实现MoE系统的另一个关键点是动态路由和负载均。此策略确保token在整个系统中有效分布，优化性能和资源利用率。动态路由涉及到根据工作量和信息的复杂性实时分配任务和数据给不同的专家模型。通过动态路由token，系统能够适应不断变化的需求，在运行过程中保持最佳效率。负载均衡对于在专家之间均匀分配计算任务和数据处理起着至关重要的作用。这可以防止瓶颈和资源浪费，最终提高系统的整体性能。一般的策略实现方式如下：

下面这些开源项目可以用于训练MoE:

5. MoE 的训练

MoE模型的训练是一个微妙的过程，其中每个专家在特定类型的推理中变得更好。它不像直接在特定任务或领域中训练一个专家那样简单。

5.1 MoE 系统训练的特点

由于模型的体系结构和它所暴露的数据组合，MoE 模型中专家的专业化通常在训练过程中自然出现，特点如下：

专家模型通常不会只专注于一个狭窄的任务类型，“专业知识”应该被理解为某些类型的数据或任务的效率或有效性的相对提高，而不是严格的领域限制。

5.2 联合训练

优化MoE模型的一个重要策略是对门控网络与其他组件进行联合训练。在联合训练过程中，门控网络的参数通过整个模型的反向传播进行更新。这个过程允许门控网络根据从专家模型收到的反馈来调整其路由决策。该模型通过对所有组件进行集成优化，可以更好地平衡不同专家的贡献，优化路由机制，达到最优结果。

5.3 指令调优

指令调优方法同样可用于训练MoE系统。这些方法着重于调整路由机制和专家模型，以提高模型在不同任务和输入数据分布中的性能。常见的微调策略包括：

6. MoE 的典型应用

MoE 架构已经被用来为语言模型建立大型的、计算效率高的神经网络。它们可以处理计算模式或任务，如代码生成、推理和汇总。MoE已经应用于强化学习问题，每个专家都可以专门处理环境的不同方面。在迁移学习中，MoE可以用来将在一个领域学到的知识应用到另一个相关领域。

另外，MoE正在个性化推荐系统方面取得长足进展，它们可以通过让不同的专家参与不同类型的内容或用户简介来迎合用户的不同偏好。这种基于输入数据进行适应和专门化的能力使得 MoE 对于未来的应用程序特别有吸引力。

举例而言，谷歌的 Gemini 1.5采用了MoE架构，这种架构使Gemini 1.5更有效的训练和服务。它将您的请求路由到一组较小的“专家”神经网络，这样响应速度更快，质量更高。Gemini 1.5 Pro，这是一个中等大小的多模态模型，针对不同任务的缩放进行了优化。它的性能与1.0 Ultra 相当，后者可能是迄今为止谷歌最重要的模型。Gemini 1.5 Pro 还在长语境理解方面引入了一个突破性的实验特性。它提供了一个标准的128,000 token 上下文窗口，但是有限的开发人员和企业客户可以使用最多100万token的上下文窗口来进行尝试。

另一个应用示例是Mixtral 8x7B ，它使用稀疏混合专家架构(SMoE)。它的架构与Mixtral 7B 相同，不同之处在于每一层包含八个前馈网络。对于每一个token，在每一层，门控网络选择两个专家来处理当前状态并合并他们的输出。因此，每个令牌都可以访问47B 参数，但是在推理期间只使用13B 活动参数。Mistral 8x7B 在所有评估的基准测试中都优于或匹配 Llama 270B 和 GPT-3.5。特别爹，Mixtral 在数学、代码生成和多语言基准测试方面远远超过了Llama 270B 。

7. MoE 的简单示例

MoE 模型通常用于处理复杂的数据分布，并根据不同的专家子模型进行预测。下面使用 TensorFlow/Kera 实现一个基本的 MoE 模型步骤。

（1）定义专家模型, 可以是任何典型的神经网络结构

 numpy  np tensorflow  tf tensorflow  keras tensorflowkeraslayers  Dense Input Lambda Layer Softmax tensorflowkerasmodels  Modeldef create_expert_modelinput_dim output_dim:inputs  Inputshapeinput_dimx  Dense activatinotallowinputsx  Dense activatinotallowxoutputs  Denseoutput_dim activatinotallowxmodel  Modelinputsinputs outputsoutputs model

（2）定义门控网络，该网络接受输入并输出每个专家的门控系数(权重)，这些系数决定了每个专家对最终预测的贡献。

def create_gating_networkinput_dim num_experts:inputs  Inputshapeinput_dimx  Dense activatinotallowinputsx  Densenum_experts activatinotallowxoutputs  xmodel  Modelinputsinputs outputsoutputs model

（3）创建 MoE 模型，使用门控机制来计算专家模型预测的加权和

def create_moe_modelinput_dim output_dim num_experts:input_layer  Inputshapeinput_dimexpert_models  create_expert_modelinput_dim output_dim  _  rangenum_expertsgating_network  create_gating_networkinput_dim num_expertsexpert_outputs  expertinput_layer  expert  expert_modelsgating_coefficients  gating_networkinput_layerdef moe_functionargs:expert_outputs gating_coefficients  args tfreduce_sumexpert_outputs  tfexpand_dimsgating_coefficients axis axismoe_output  Lambdamoe_functionexpert_outputs gating_coefficientsmodel  Modelinputsinput_layer outputsmoe_output model

（4）选择适当的损失函数，编译模型并在数据集上对其进行训练

input_dim  X_trainshapeoutput_dim  npy_trainnum_experts  moe_model  create_moe_modelinput_dim output_dim num_expertsmoe_modelcompileloss optimizer metricsmoe_modelfitX_train y_train epochs batch_size

一句话小结

在复杂的门控机制指导下，智能地结合多个专家网络，基于MoE 系统的大模型提供了强大的灵活性、效率和准确性。

【参考文献】