逐步介紹MoE核心組件。

原標(biāo)題：50張圖，直觀理解混合專家（MoE）大模型
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：10576字

2024中國生成式AI大會預(yù)告

12月5-6日，智猩猩聯(lián)合主辦的2024中國生成式AI大會（上海站）將舉行。主會場將進(jìn)行大模型峰會和AI Infra峰會，同時分會場將討論端側(cè)生成式AI、AI視頻生成和具身智能等技術(shù)。歡迎大家報名參與！

1. 混合專家（MoE）簡介

混合專家（MoE）是一種通過多個子模型（專家）來提升大型語言模型（LLM）質(zhì)量的技術(shù)。MoE的主要組成部分包括“專家”和“路由網(wǎng)絡(luò)”。專家是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFNN），而路由網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)選擇特定輸入的專家。這種架構(gòu)允許模型在處理特定任務(wù)時激活最相關(guān)的專家，從而提高效率。

2. 專家的作用

專家在MoE中起到分工的作用，每個專家在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)特定的信息。盡管解碼器模型中的專家不一定專注于特定領(lǐng)域，但它們在處理特定類型的詞元時表現(xiàn)出一致性。通過這樣的分工，MoE能夠在推理時使用最合適的專家，從而提高模型的整體性能。

3. 路由機制

路由網(wǎng)絡(luò)是MoE中至關(guān)重要的組件，它決定了在推理和訓(xùn)練過程中選擇哪些專家。該網(wǎng)絡(luò)通過計算輸入的路由權(quán)重，生成概率分布，以選擇最匹配的專家。負(fù)載均衡是路由過程中需要關(guān)注的關(guān)鍵問題，確保所有專家在訓(xùn)練和推理過程中得到均衡的使用。

4. 視覺模型中的MoE

MoE技術(shù)不僅適用于語言模型，也在視覺模型中展現(xiàn)出潛力。視覺混合專家（V-MoE）通過將傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換為稀疏MoE，能夠提升圖像模型的處理能力。此技術(shù)通過優(yōu)先處理重要的小塊，從而提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

5. 總結(jié)與展望

混合專家技術(shù)為大型語言和視覺模型提供了新的發(fā)展方向，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，MoE將在多個模型系列中得到廣泛應(yīng)用。未來，MoE將繼續(xù)發(fā)揮其在計算效率和模型性能上的優(yōu)勢，推動AI領(lǐng)域的發(fā)展。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關(guān)注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術(shù)產(chǎn)品。