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原標題：微軟讓MoE長出多個頭，大幅提升專家激活率
關鍵字：專家,多頭,語義,模型,語言
文章來源：機器之心
內容字數：7757字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda WMH-MoE 能優化幾乎所有專家，實現起來非常簡單。混合專家（MoE）是個好方法，支持著現在一些非常優秀的大模型，比如谷歌家的 Gemini 1.5 以及備受關注的 Mixtral 8x7B。
稀疏混合專家（SMoE）可在不顯著增加訓練和推理成本的前提下提升模型的能力。比如 Mixtral 8×7B 就是一個 SMoE 模型，其包含 8 個專家（共 7B 參數），而其表現卻可以超過或比肩 LLaMA-2 70B 和 GPT-3.5。
但是，它也有兩個問題。一是專家激活率低 —— 也就是搞不好會出現下圖這種情況：具體來說，就是在優化時只有一小部分專家會被激活，如圖 1a 所示（8.33% 的激活率），這會導致在學習應對復雜任務的大量專家時，會出現性能次優和效果不佳的問題。二是無法細粒度地分析單個 token 的多重語義概念，比如多義詞和具有多重細節的圖塊。
近日，微軟研究院和清華大學提出了多頭混合專家（MH-MoE）。顧名思義，MH-MoE 采用了多頭機制，可將每個輸入 token 分成多個子 token。然后將這些子 token 分配給一組多樣化的專家

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