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原標題：大模型專家混合MoE模型詳解
關鍵字：專家,模型,門控,參數,知乎
文章來源：算法邦
內容字數：21929字

內容摘要：

本文轉載自公眾號：青稞AI，原作者：Miller@知乎。Mixtral 8x7B 的推出（參見公告[1]和模型卡片[2]在開放 AI 領域引發了廣泛關注，特別是對于專家混合（Mixture-of-Experts：MoEs）這一 Transformer 技術的熱議。在這篇博客中，我們將深入探討 MoEs 的構建基礎、它們的訓練方法，以及在推理服務中需要考慮的各種權衡因素。
01、太長不看版
MoEs：
相比于常規密集型模型，MoEs 的預訓練過程更加快速
在具有相同數量參數的模型中，MoEs 展現出更快的推理速度
由于需要將所有專家模塊加載到內存中，因此對 VRAM 的需求較高
雖然在微調方面面臨許多挑戰，但最近關于 MoE 指令調優的研究進展顯示出積極的前景
02、什么是“專家混合體”MOE？
在提升模型質量的關鍵因素中，模型的規模占據了重要位置。在固定的計算預算條件下，相比于訓練一個步驟多但規模小的模型，訓練一個步驟少但規模大的模型更為高效。
專家混合體讓我們能夠在遠低于常規的計算資源下進行模型預訓練，這意味著你可以在相同的計算預算下顯著擴大模型或數據集的規模。尤其值得注意的是，Mo

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作者簡介：「算法邦」，隸屬于智猩猩，關注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領域的研究與開發，提供技術文章、講座、在線研討會。