在人工智能領(lǐng)域，混合專家架構(gòu)（MoE）與Transformer架構(gòu)的融合正在成為推動大模型發(fā)展的新趨勢。文章深入剖析了MoE架構(gòu)的核心理念、優(yōu)勢以及與Transformer架構(gòu)的融合方式，探討了這種融合如何提升模型的計(jì)算效率、擴(kuò)展性和適應(yīng)性，供大家參考。

DeepSeek 采用的創(chuàng)新混合專家架構(gòu)（MoE，Mixture of Experts）是其技術(shù)核心，也為大模型的發(fā)展帶來了全新的思路和方向。那么MoE架構(gòu)和傳統(tǒng)的Transformer架構(gòu)是如何協(xié)作的呢？

一、MoE 架構(gòu)的核心理念

1、MoE 架構(gòu)的基本概念

MoE 架構(gòu)主要由專家網(wǎng)絡(luò)和門控網(wǎng)絡(luò)兩大核心組件構(gòu)成。

專家網(wǎng)絡(luò)就像是一個(gè)龐大的專家團(tuán)隊(duì)，每個(gè)專家都有其獨(dú)特的擅長領(lǐng)域，專門負(fù)責(zé)處理特定類型的數(shù)據(jù)或任務(wù)。例如，在自然語言處理中，有的專家擅長語法分析，有的專家則精通語義理解。

門控網(wǎng)絡(luò)則扮演著 “調(diào)度員” 的角色，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)的適配度，進(jìn)而選擇最合適的專家網(wǎng)絡(luò)來處理這些數(shù)據(jù)，就像是醫(yī)院的導(dǎo)診臺，將患者引導(dǎo)至最合適的科室。

當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入 MoE 架構(gòu)時(shí)，門控網(wǎng)絡(luò)首先對其進(jìn)行評估，確定最適合處理該數(shù)據(jù)的專家網(wǎng)絡(luò)。隨后，這些被選中的專家網(wǎng)絡(luò)被激活，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后匯總各個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，形成最終的輸出。這一過程猶如一場高效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作，每個(gè)專家都發(fā)揮著自己的優(yōu)勢，共同完成任務(wù)。

2、MoE 架構(gòu)的優(yōu)勢

計(jì)算效率高：MoE 架構(gòu)的動態(tài)專家選擇機(jī)制大大減少了不必要的計(jì)算開銷。與傳統(tǒng)的稠密模型相比，它能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，精準(zhǔn)地激活相關(guān)的專家網(wǎng)絡(luò)，避免了所有參數(shù)的冗余計(jì)算。這種高效的計(jì)算方式，不僅降低了計(jì)算成本，還能顯著提升模型的推理速度，使其能夠更快地響應(yīng)用戶的請求

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

查看详情 >

模型擴(kuò)展性強(qiáng)：隨著數(shù)據(jù)量和任務(wù)復(fù)雜度的不斷增加，模型需要不斷擴(kuò)展以適應(yīng)新的需求。MoE 架構(gòu)通過簡單地增加專家網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量，就可以輕松地?cái)U(kuò)展模型的容量，而不會對計(jì)算資源造成過大的壓力。這使得模型能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)，應(yīng)對不斷增長的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

靈活性和適應(yīng)性強(qiáng)：不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布往往需要不同的模型能力來處理。MoE 通過其靈活的專家選擇機(jī)制，能夠根據(jù)任務(wù)的需求動態(tài)地調(diào)整模型的計(jì)算資源，從而更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)場景。例如，在處理圖像識別和自然語言處理的多模態(tài)任務(wù)時(shí)，MoE 可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的類型，自動選擇相應(yīng)的圖像專家和語言專家進(jìn)行協(xié)同處理，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和智能的任務(wù)執(zhí)行

二、Transformer 架構(gòu)的局限性

1、Transformer 架構(gòu)的基本概念

Transformer 架構(gòu)是基于自注意力機(jī)制的模型，能夠同時(shí)關(guān)注輸入序列中的各個(gè)位置，極大地提升對長序列的處理能力。它在自然語言處理領(lǐng)域取得了巨大的成功，如機(jī)器翻譯、文本生成、智能客服等任務(wù)中表現(xiàn)出色。

2、Transformer 架構(gòu)的局限性

盡管 Transformer 架構(gòu)在處理長序列和捕捉長距離依賴關(guān)系方面表現(xiàn)出色，但其計(jì)算成本高、顯存占用大的問題也日益凸顯。特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、高并發(fā)請求時(shí)，這些局限性可能會導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)速度變慢，無法滿足實(shí)時(shí)性的要求。

關(guān)于Transformer架構(gòu)的詳細(xì)內(nèi)容可參考以下2篇文章：多頭自注意力模型之：Transformer詳解大語言模型：LLM的基本原理解讀

三、MoE 與 Transformer 的融合

1、融合的方式

DeepSeek 通過將 MoE 架構(gòu)中的稀疏 MoE 層替換 Transformer 模型中的前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN）層，實(shí)現(xiàn)了兩者的融合。在這種融合架構(gòu)中，MoE 層里的各個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)就像 Transformer 的 “智囊團(tuán)”，專門負(fù)責(zé)處理不同類型的輸入數(shù)據(jù)。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入模型時(shí)，門控機(jī)制會根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將其分配給最合適的專家網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。處理完成后，專家網(wǎng)絡(luò)的輸出再經(jīng)過后續(xù)的 Transformer 層進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和處理。

2、融合的優(yōu)勢

提高計(jì)算效率：MoE 架構(gòu)的引入，使得模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，調(diào)用不同的專家網(wǎng)絡(luò)，從而提高了模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時(shí)，Transformer 架構(gòu)的自注意力機(jī)制，能夠讓模型更好地捕捉數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，理解上下文信息，為 MoE 層的專家網(wǎng)絡(luò)提供更全面、準(zhǔn)確的輸入，兩者相互補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)了 1 + 1 > 2 的效果。

降低計(jì)算成本：MoE 架構(gòu)在推理時(shí)只激活部分專家網(wǎng)絡(luò)，而不是讓整個(gè)模型的所有參數(shù)都參與計(jì)算，大大減少了計(jì)算量，降低了能耗。這種特性使得它在計(jì)算資源利用上更經(jīng)濟(jì)。

提升模型性能：通過 MoE 與 Transformer 的融合，模型能夠更好地處理多樣化的任務(wù)。例如，ChatGPT-4o 便是將 MoE 和 Transformer 架構(gòu)融合的成功典范，它通過 MoE 機(jī)制，能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動態(tài)選擇適合的專家網(wǎng)絡(luò)，使得模型可以更好地處理多樣化的任務(wù)。同時(shí)，結(jié)合 Transformer 的自注意力機(jī)制，ChatGPT-4o 能夠并行處理長序列數(shù)據(jù)，減少計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高了效率。

四、MoE 與 Transformer 的未來展望

1、面臨的挑戰(zhàn)

盡管 MoE 與 Transformer 的融合展現(xiàn)出了巨大的潛力，但它們也面臨著一些挑戰(zhàn)。

訓(xùn)練穩(wěn)定性：MoE 模型依賴于門控網(wǎng)絡(luò)來動態(tài)選擇專家，門控網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程可能會出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，導(dǎo)致專家選擇的偏差，進(jìn)而影響整個(gè)模型的訓(xùn)練效果。

顯存壓力：雖然在推理時(shí)只加載激活參數(shù)可以減少顯存占用，但在訓(xùn)練過程中，所有專家網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)都需要加載到內(nèi)存中，這對于顯存的要求依然很高。

門控機(jī)制設(shè)計(jì)：一個(gè)良好的門控機(jī)制應(yīng)當(dāng)能夠精準(zhǔn)地判斷輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇最為合適的專家網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。然而，當(dāng)前的門控機(jī)制仍存在一些局限性，比如對復(fù)雜數(shù)據(jù)的判斷能力欠佳，容易受到噪聲數(shù)據(jù)的干擾等。

2、未來展望

雖然面臨挑戰(zhàn)，但 MoE 與 Transformer 的融合發(fā)展前景依然十分廣闊。隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，研究人員正在積極探尋各種方法來解決這些問題，推動其在大模型領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

訓(xùn)練穩(wěn)定性改進(jìn)：研究人員提出了一系列改進(jìn)算法，如引入輔助損失函數(shù)、優(yōu)化門控網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程等，以提高門控網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，確保專家選擇的合理性。

顯存壓力緩解：一些新的技術(shù)和架構(gòu)也在不斷涌現(xiàn)。例如，采用分布式訓(xùn)練的方式，將模型的參數(shù)分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，減少單個(gè)節(jié)點(diǎn)的顯存壓力；或者利用壓縮技術(shù)，對模型參數(shù)進(jìn)行壓縮存儲，降低內(nèi)存占用。

門控機(jī)制優(yōu)化：研究人員也在不斷嘗試新的方法和思路。例如，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)，讓門控網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)場景，自動學(xué)習(xí)和調(diào)整選擇策略，提高門控機(jī)制的智能性和適應(yīng)性。

未來，MoE 與 Transformer 的融合有望在大模型領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，成為推動人工智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。它將引領(lǐng)大模型走向更加高效、智能、靈活的發(fā)展道路，為自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等眾多領(lǐng)域帶來更多的突破和創(chuàng)新。