混合专家模型 (MoE) 详解

随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 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。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素。让我们开始吧！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。让我们开始吧！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 ………………………………