从零手搓MoE大模型，大神级教程来了

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原标题：从零手搓MoE大模型，大神级教程来了
关键字：门控,模型,专家,注意力,分数
文章来源：量子位
内容字数：2986字

内容摘要：

克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI传说中GPT-4的“致胜法宝”——MoE（混合专家）架构，自己也能手搓了！
Hugging Face上有一位机器学习大神，分享了如何从头开始建立一套完整的MoE系统。
这个项目被作者叫做MakeMoE，详细讲述了从注意力构建到形成完整MoE模型的过程。
作者介绍，MakeMoE是受到OpenAI创始成员Andrej Karpathy的makemore启发并以之为基础编写的。
makemore是一个针对自然语言处理和机器学习的教学项目，意在帮助学习者理解并实现一些基本模型。
同样，MakeMoE也是在一步步的搭建过程中，帮助学习者更深刻地理解混合专家模型。
那么，这份“手搓攻略”具体都讲了些什么呢？
从头开始搭建MoE模型和Karpathy的makemore相比，MakeMoE用稀疏的专家混合体代替了孤立的前馈神经网络，同时加入了必要的门控逻辑。
同时，由于过程中需要用到ReLU激活函数，makemore中的默认初始化方式被替换成了Kaiming He方法。
想要创建一个MoE模型，首先要理解自注意力机制。
模型首先通过线性变换，将输入

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破