混合专家模型（MoE）的概念介绍和应用案例

目录

Mixture-of-Experts (MoE)

MoE的结构说明

MoE和集成学习的对比

大模型中的MoE应用

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Mixture-of-Experts (MoE)

        1991年，混合专家模型（MoE）的创始论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》由机器学习领域的大牛Michael Jordan和人工智能教父、图灵奖得主Geoffrey Hinton等联合发表。

        这篇论文的摘要中提到：We present a new supervised learning procedure for systems composed of many separate networks, each of which learns to handle a subset of the complete set of training cases.

        作者在该篇论文中提出了一个全新的监督学习范式！这个范式将一个系统巧妙地拆分成了多个独立的网络，每个网络都针对性地处理一部分训练数据集。这些独立的神经网络就像是一群各具专长的专家，各司其职。当我们把每个专家的学习成果加权汇总起来，就得到了最终的结果。

        MoE的学习过程可以看做是多层监督网络的超级模块版，或者说是竞争学习的新概念版。更有趣的是，由于每个专家都是独立训练的，它们只专注于自己“擅长”的那一部分数据，这有效地减少了各种数据间的干扰，同时也让学习速度和泛化能力都得到了极大的提升！

MoE的结构说明

        MoE架构的基本原理非常简单明了，它主要包括两个核心组件：GateNet和Experts。GateNet的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模型接管处理。而Experts则构成了一组相对独立的专家模型，每个专家负责处理特定的输入子空间。

        在MoE架构中，首先，输入样本会经过GateNet进行一个多分类的判别过程，以确定最适合的专家模型。这个过程被称为“experts selection”，也是整个MoE模型中的核心思想，学术界也称为稀疏性激活。接着，被选定（激活）的专家模型接管输入样本的处理，从而产生最终的预测结果。

        MoE模型的另一个重要特点是专家模型的相对独立性。每个专家负责处理特定的输入子空间，这使得MoE能够灵活地应对不同领域或特定类型的输入数据。因此，MoE架构通过有效地利用GateNet和一组相对独立的Experts，为输入样本提供高效而灵活的处理方式。

MoE和集成学习的对比

MoE和集成学习的思想异曲同工，都是集成了多个模型的方法，但它们的实现方式有很大不同。下面将以表格的形式比较两者的区别。

混合专家VS.集成学习

	MoE	Ensemble Learning
技术类别	神经网络技术	机器学习技术
应用目的	提高模型收敛和推理速度	提高模型预测精确度
训练步骤	1.将预测建模任务分解为若干子任务，在每个子任务上训练一个专家模型（Expert Model） 2.开发一个门控模型（Gating Model），来预测的输入应分配给哪个专家	训练不同的学习器或者多个相同的学习器，比决策树、SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归等，这些基础学习器可以使用相同或不同的训练数据。按照学习策略和训练串行或者并行方式可分为Bagging（独立）、Boosting（依赖）、Stacking等
结果输出	组合各个模型的结果输出

        总的来讲，与MoE的最大不同的地方是集成学习不需要将任务分解为子任务，而是将多个基础学习器组合起来。这些基础学习器可以使用相同或不同的算法，并且可以使用相同或不同的训练数据

大模型中的MoE应用

        目前的研究结果大多表明模型的呈现效果与参数量呈正相关——高要求，大体量。下表是几个著名大模型的参数量以及训练所用的数据体量。可以看到，目前的大模型参数量已经堆到千亿级甚至万亿级（1亿参数以16位float存储,大约占250MB），而用于训练这些模型的数据则更为庞大。

模型的参数量和训练数据（数据参考模型官网或者出处论文）

模型名称（研发机构）	参数量	训练数据
ChatGPT-3.5（openAI）	1750亿	3000亿 token
ChatGPT-4.0（openAI）	10000亿	14200亿 token
LLaMA (Meta)	650亿	10000亿 token
GLaM (Google)	12000亿	16000亿 token
文心一言（百度）	2600亿	10000亿+ 网页数据
星火大模型（科大讯飞）	1700亿	中国科技论文数据库(CSTDP）1.7亿+论文
天工大模型（昆仑万维）	1000亿	30000亿 token
Ernie3.0 Titan	2600亿	--
Megatron-Turing NLG	5300亿	--

        MoE提供了一种加速大型模型训练和推理的策略。举例来说，Google借助MoE开发了名为GLaM的语言模型。最大的GLaM拥有1.2万亿个参数，相比之下，GPT-3.5拥有1750亿个参数，但GLaM只需1/3的训练成本。此外，GLaM在zero-shot和one-shot的性能表现也优于GPT-3.5。

        微软的报告指出，他们基于MoE的语言模型在与具有相同模型质量的密集模型相比时，训练成本降低了5倍。这表明MoE的运用可以极大地提升大型模型的训练效率，同时保持了出色的性能表现。