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混合专家模型 (MoE) 详解（节选）

本文节选自https://huggingface.co/blog/zh/moe，原文标题为《混合专家模型（MoE）详解》。为了方便速读，我选取了关键的段落。

随着 Mixtral 8x7B 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。

1. 简短总结

混合专家模型 (MoEs):

• 与稠密模型相比， 预训练速度更快
• 与具有相同参数数量的模型相比，具有更快的 推理速度
• 需要 大量显存，因为所有专家系统都需要加载到内存中
• 在微调方面存在诸多挑战，但 近期的研究 表明，对混合专家模型进行 指令调优具有很大的潜力。

2. 什么是混合专家模型？

模型规模是提升模型性能的关键因素之一。在有限的计算资源预算下，用更少的训练步数训练一个更大的模型，往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。

混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下，你可以显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预训练阶段，与稠密模型相比，混合专家模型通常能够更快地达到相同的质量水平。

那么，究竟什么是一个混合专家模型 (MoE) 呢？作为一种基于 Transformer 架构的模型，混合专家模型主要由两个关键部分组成:

• 稀疏 MoE 层: 这些层代替了传统 Transformer 模型中的前馈网络 (FFN) 层。MoE 层包含若干“专家”(例如 8 个)，每个专家本身是一个独立的神经网络。在实际应用中，这些专家通常是前馈网络 (FFN)，但它们也可以是更复杂的网络结构，甚至可以是 MoE 层本身，从而形成层级式的 MoE 结构。

• 门控网络或路由: 这个部分用于决定哪些令牌 (token) 被发送到哪个专家。例如，在下图中，“More”这个令牌可能被发送到第二个专家，而“Parameters”这个令牌被发送到第一个专家。有时，一个令牌甚至可以被发送到多个专家。令牌的路由方式是 MoE 使用中的一个关键点，因为路由器由学习的参数组成，并且与网络的其他部分一同进行预训练。

总结来说，在混合专家模型 (MoE) 中，我们将传统 Transformer 模型中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为 MoE 层，其中 MoE 层由两个核心部分组成: 一个门控网络和若干数量的专家。

尽管混合专家模型 (MoE) 提供了若干显著优势，例如更高效的预训练和与稠密模型相比更快的推理速度，但它们也伴随着一些挑战:

• 训练挑战: 虽然 MoE 能够实现更高效的计算预训练，但它们在微调阶段往往面临泛化能力不足的问题，长期以来易于引发过拟合现象。

• 推理挑战: MoE 模型虽然可能拥有大量参数，但在推理过程中只使用其中的一部分，这使得它们的推理速度快于具有相同数量参数的稠密模型。然而，这种模型需要将所有参数加载到内存中，因此对内存的需求非常高。以 Mixtral 8x7B 这样的 MoE 为例，需要足够的 VRAM 来容纳一个 47B 参数的稠密模型。之所以是 47B 而不是 8 x 7B = 56B，是因为在 MoE 模型中，只有 FFN 层被视为独立的专家，而模型的其他参数是共享的。此外，假设每个令牌只使用两个专家，那么推理速度 (以 FLOPs 计算) 类似于使用 12B 模型 (而不是 14B 模型)，因为虽然它进行了 2x7B 的矩阵乘法计算，但某些层是共享的。

3. 什么是稀疏性?

稀疏性的概念采用了条件计算的思想。在传统的稠密模型中，所有的参数都会对所有输入数据进行处理。相比之下，稀疏性允许我们仅针对整个系统的某些特定部分执行计算。这意味着并非所有参数都会在处理每个输入时被激活或使用，而是根据输入的特定特征或需求，只有部分参数集合被调用和运行。

让我们深入分析 Shazeer 对混合专家模型 (MoE) 在翻译应用中的贡献。条件计算的概念 (即仅在每个样本的基础上激活网络的不同部分) 使得在不增加额外计算负担的情况下扩展模型规模成为可能。这一策略在每个 MoE 层中实现了数以千计甚至更多的专家的有效利用。

这种稀疏性设置确实带来了一些挑战。例如，在混合专家模型 (MoE) 中，尽管较大的批量大小通常有利于提高性能，但当数据通过激活的专家时，实际的批量大小可能会减少。比如，假设我们的输入批量包含 10 个令牌， 可能会有五个令牌被路由到同一个专家，而剩下的五个令牌分别被路由到不同的专家。这导致了批量大小的不均匀分配和资源利用效率不高的问题。在接下来的部分中，将会讨论 让 MoE 高效运行 的其他挑战以及相应的解决方案。

那我们应该如何解决这个问题呢？一个可学习的门控网络 (G) 决定将输入的哪一部分发送给哪些专家 (E):

在这种设置下，虽然所有专家都会对所有输入进行运算，但通过门控网络的输出进行加权乘法操作。但是，如果 G (门控网络的输出) 为 0 会发生什么呢？如果是这种情况，就没有必要计算相应的专家操作，因此我们可以节省计算资源。那么一个典型的门控函数是什么呢？一个典型的门控函数通常是一个带有 softmax 函数的简单的网络。这个网络将学习将输入发送给哪个专家。

Shazeer 等人的工作还探索了其他的门控机制，其中包括带噪声的 TopK 门控 (Noisy Top-K Gating)。这种门控方法引入了一些可调整的噪声，然后保留前 k 个值。具体来说:

1. 添加一些噪声

1. 选择保留前 K 个值

1. 应用 Softmax 函数

这种稀疏性引入了一些有趣的特性。通过使用较低的 k 值 (例如 1 或 2)，我们可以比激活多个专家时更快地进行训练和推理。为什么不仅选择最顶尖的专家呢？最初的假设是，需要将输入路由到不止一个专家，以便门控学会如何进行有效的路由选择，因此至少需要选择两个专家。Switch Transformers 就这点进行了更多的研究。

4. 专家的数量对预训练有何影响？

增加更多专家可以提升处理样本的效率和加速模型的运算速度，但这些优势随着专家数量的增加而递减 (尤其是当专家数量达到 256 或 512 之后更为明显)。同时，这也意味着在推理过程中，需要更多的显存来加载整个模型。值得注意的是，Switch Transformers 的研究表明，其在大规模模型中的特性在小规模模型下也同样适用，即便是每层仅包含 2、4 或 8 个专家。

5. 稀疏 VS 稠密，如何选择?

稀疏混合专家模型 (MoE) 适用于拥有多台机器且要求高吞吐量的场景。在固定的预训练计算资源下，稀疏模型往往能够实现更优的效果。相反，在显存较少且吞吐量要求不高的场景，稠密模型则是更合适的选择。

注意: 直接比较稀疏模型和稠密模型的参数数量是不恰当的，因为这两类模型基于的概念和参数量的计算方法完全不同。

6.一些有趣的研究方向

首先是尝试将稀疏混合专家模型 (SMoE) 蒸馏 回到具有更少实际参数但相似等价参数量的稠密模型。

MoE 的 量化 也是一个有趣的研究领域。例如，QMoE (2023 年 10 月) 通过将 MoE 量化到每个参数不到 1 位，将 1.6 万亿参数的 Switch Transformer 所需的存储从 3.2TB 压缩到仅 160GB。

简而言之，一些值得探索的有趣领域包括:

• 将 Mixtral 蒸馏成一个稠密模型。
• 探索合并专家模型的技术及其对推理时间的影响。
• 尝试对 Mixtral 进行极端量化的实验。

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