大模型专家混合MoE模型详解

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原标题：大模型专家混合MoE模型详解
关键字：专家,模型,门控,参数,知乎
文章来源：算法邦
内容字数：21929字

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本文转载自公众号：青稞AI，原作者：Miller@知乎。Mixtral 8x7B 的推出（参见公告[1]和模型卡片[2]在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是对于专家混合（Mixture-of-Experts：MoEs）这一 Transformer 技术的热议。在这篇博客中，我们将深入探讨 MoEs 的构建基础、它们的训练方法，以及在推理服务中需要考虑的各种权衡因素。
01、太长不看版
MoEs：
相比于常规密集型模型，MoEs 的预训练过程更加快速
在具有相同数量参数的模型中，MoEs 展现出更快的推理速度
由于需要将所有专家模块加载到内存中，因此对 VRAM 的需求较高
虽然在微调方面面临许多挑战，但最近关于 MoE 指令调优的研究进展显示出积极的前景
02、什么是“专家混合体”MOE？
在提升模型质量的关键因素中，模型的规模占据了重要位置。在固定的计算预算条件下，相比于训练一个步骤多但规模小的模型，训练一个步骤少但规模大的模型更为高效。
专家混合体让我们能够在远低于常规的计算资源下进行模型预训练，这意味着你可以在相同的计算预算下显著扩大模型或数据集的规模。尤其值得注意的是，Mo

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作者简介：「算法邦」，隶属于智猩猩，关注大模型、生成式AI、计算机视觉三大领域的研究与开发，提供技术文章、讲座、在线研讨会。