探索更高效的模型架构, MoE是最具代表性的方向之一。 MoE架构的主要优势是利用稀疏激活的性质,将大模型拆解成若干功能模块,每次计算仅激活其中一小部分,而保持其余模块不被使用,从而大大降低了模型的计算与学习成本,能够在同等计算量的情况下产生性能优势。 然而,此前像MoE等利用稀疏激活性质的研究工作,都认为大模型...
优化与部署:如何高效地优化和部署MoE模型,特别是在资源受限的设备上,仍是一个需要解决的问题。 未来,随着技术的不断进步和算法的不断优化,MoE架构有望在更多领域和场景中发挥其优势。同时,我们也期待更多的研究者能够提出创新的解决方案,以应对MoE架构面临的挑战。 结语 MoE(Mixture of Experts)架构作为大模型领域的...
在DeepSeek‑v3等MOE大模型中,正是通过这种将 FFN 层替换为 MOE 层的设计,模型在拥有海量参数的同时,其实际计算量却与传统稠密模型相当,从而实现了高效预训练和快速推理。 2. 专家网络与自发专化 在我刚接触到MOE架构的时候,经常有一个疑问:“MOE模型中的专家方向是事先规划好的还是自发生成的。“ 经过研究...
01引言DeepSeek-AI 在2024年年末给 AI 世界送上了一份重磅惊喜，发布了全新一代大语言模型 DeepSeek V3。这是一款基于专家混合（MoE）架构的超大规模语言模型，总参数量高达 6850 亿（包括 6710 亿的主模型权重和 140 亿的多 token 预测模块权重）。该模型的发布不仅标志着人工智能语言模型领域的又一重大突破，...
MoE架构原理示意图1 MoE的特征优势是专家化、动态化、稀疏化，在模型研发成本、训练/推理效率和整体性能...
MOE 架构 MOE，全称 Mixture of Experts，也就是混合专家模型，它的设计理念十分巧妙，就像是组建了一个超级 “专家团队” 。在 MOE 架构中，有多个不同的专家网络，每个专家都有自己的 “专长领域”，专门负责处理特定类型的任务或数据。比如在处理自然语言时，有的专家擅长理解语法结构，有的则对语义理解更在行。
在随后的几年里，谷歌不断尝试利用MoE对Transformer架构进行改进和算法优化，例如在2022年提出的Switch Transformer，在大规模数据计算方面取得了显著性能提升。通俗来讲，MoE的加入让整个模型系统就像一个大型展览馆，每层都有不同的主题和专业的讲解员。门控模型则类似于大厅里的导览员，能够根据每位访客的不同需求，...
最后，采用通信遮掩等工程优化，进一步提升稀疏大模型整体的训练性能。作者将 LocMoE 架构嵌入到盘古-Σ 38B 模型中，采用语义相似度较高的 ICT 领域数据进行训练，检验其领域知识的学习能力。在十项下游任务中，LocMoE 的准确性普遍高于原生盘古-Σ，训练性能每步提升 10%~20%。该 MoE 架构还具有较强的通用性和...
MoE架构是一种多模型融合神经网络架构，其中的调度模型（Gating Model）能像“小组长”一样，根据不同任务调度不同的“组员”般的专家模型（Expert Model）组成不同的“小分队”，产生新的AI Agent。医者AI团队自研近700亿参数总量的MoE架构大模型，其中包括糖尿病管理、三高管理、肺结节管理等10+专家模型，来服务...
最后，研究者构建了 MM1，一个参数最高可达 300 亿（其他为 30 亿、70 亿）的多模态模型系列， 它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，不仅在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。具体来讲，预训练模型 MM1 在少样本设置下的字幕和问答任务上，要比 Emu2、...