混合专家网络（Mixture of Experts，MoE）简介

发布日期：2023/12/12 7:36:07      浏览量：

混合专家网络（MoE，Mixture of Experts）是一种大型深度学习模型的设计方法，旨在提高模型的规模和效率。这种方法的核心是将大型网络划分为多个较小的子网络（称为“专家”），然后根据输入数据的特性选择性地激活这些专家。

在此前的一则GPT-4技术泄密中，有传闻，GPT-4就是一个包含了16个专家网络的MoE大模型，其中每个网络是一个1100亿参数的大模型，组合之后是一个1.8万亿参数左右的超级大模型（详情参考：）。

在MoE模型中，有两个关键组件：

1. 专家（Experts）：这些是网络中的小型子网络，每个专家通常专注于处理一种特定类型的数据或任务。专家的设计可以是多种形式，如完全连接的网络、卷积网络等。

2. 门控机制（Gating Mechanism）：这是一个智能路由系统，负责决定哪些专家应该被激活来处理当前的输入数据。门控机制基于输入数据的特性，动态地将数据分配给不同的专家。

混合专家模型的主要优势在于用较低的成本实现一个更大规模的模型，可以实现更高的性能（因为每个专家网络可以针对特定数据优化，推理的时候可以只激活一个或者多个专家网络，因此可以通过较低的成本获得更好的性能）。