简介

混合专家模型(MoE)是一种机器学习架构，由专家子模型和路由器组成。通过门控机制，MoE加权集成各专家的计算结果提高模型输出质量。根据激活专家数量，MoE可分为稠密和稀疏两类。在大模型应用中，MoE主要用于将Transformer中的FFN层替换为稀疏MoE层，路由器选择概率最高的K个专家进行计算，实现高效的大模型训练和推理。

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混合专家模型（Mixture-of-Experts， MoE）是机器学习和深度学习中的一种流行架构，目前被广泛应用于大模型领域。MoE的基本原理是通过门控（Gating）机制，加权集成各专家（Experts）的计算结果，从而提高模型的整体输出质量。

MoE架构

MoE主要由一组专家子模型和一个路由器组成。

• 专家（Experts）：一组子模型，不同专家擅长处理不同的任务。
• 路由器（Router）：又称门控网络（Gating Network），负责计算权重和调度专家子模型。

MoE工作原理

MoE工作原理

MoE工作原理如上图所示。输入数据首先进入路由器，路由器计算出各个专家子模型的权重。然后输入数据被传递到专家子模型进行计算，各个专家的计算结果和相应的权重再一起进行加权集成，得到最终的输出结果。

稠密 & 稀疏

根据被激活的专家数量，MoE可以分为稠密（Dense）和稀疏（Sparse）两类。稠密MoE中所有的专家都参与到最终结果的加权集成，而稀疏MoE中只有部分专家参与到最终结果的加权集成。

稠密MoE：所有专家都参与到最终结果的加权集成

稀疏MoE：只有部分专家参与到最终结果的加权集成

大模型中的MoE

目前，大模型主要基于Transformer架构。将MoE引入到大模型中，主要方法是将原来Transformer中的前馈网络层（Feed-Forward Network，FFN）替换为稀疏MoE层。替换之后，

• Experts：MoE层中的每个Expert为一个单独的FFN。
• 路由器：通过门控网络计算出每个Expert被激活的概率，选择概率最高的K个Experts来进行计算。

Transformer架构中的FFN层替换为稀疏MoE层

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