引言自20世紀(jì)中葉以來，人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）領(lǐng)域經(jīng)歷了從早期基于邏輯推理的專家系統(tǒng)到如今深度學(xué)習(xí)技術(shù)的深刻轉(zhuǎn)變。早期的人工智能研究主要集中在構(gòu)建能夠模擬人類決策過程的規(guī)則系統(tǒng)，這些系統(tǒng)依賴于明確編碼的知識庫和邏輯推理來解決問題。然而，隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)逐漸成為主流，特別是在21世紀(jì)初，支持向量機、決策樹等算法的發(fā)展為解決復(fù)雜問題提供了新的途徑。 進(jìn)入21世紀(jì)第二個十年，深度學(xué)習(xí)的崛起標(biāo)志著AI領(lǐng)域的又一重大飛躍。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）在圖像識別方面取得了突破性進(jìn)展，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）則推動了自然語言處理的進(jìn)步。盡管如此，隨著模型規(guī)模的不斷擴大，傳統(tǒng)的密集型模型面臨著計算資源的巨大挑戰(zhàn)。在此背景下，混合專家模型（Mixture of Experts, MoE）作為一種創(chuàng)新性的解決方案應(yīng)運而生。MoE通過將任務(wù)分解給多個專門化的子模型或“專家”，然后由一個門控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動態(tài)選擇合適的專家組合來處理特定任務(wù)，從而實現(xiàn)了計算效率與模型性能之間的平衡。
MoE不僅解決了傳統(tǒng)模型在擴展性和計算效率方面的瓶頸，還為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜任務(wù)提供了可能。尤其是在大型語言模型（LLMs）等領(lǐng)域，MoE已經(jīng)被證明能夠在保持高精度的同時大幅降低計算成本，使得訓(xùn)練具有數(shù)十億乃至數(shù)萬億參數(shù)的模型成為現(xiàn)實。因此，深入理解和探索MoE的技術(shù)原理及其應(yīng)用前景對于推動AI技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。接下來的文章將詳細(xì)解析MoE的工作機制、核心組件以及它在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中的重要地位。 混合專家模型（MoE）基礎(chǔ)什么是混合專家模型？MoE，全稱為Mixed Expert Models，混合專家模型，簡單理解就是將多個專家模型混合起來形成一個新的模型。在理解MOE之前，有兩個思想前提，可以幫助我們更容易地理解MOE架構(gòu)。 一是在現(xiàn)實生活中，如果有一個包括了多個領(lǐng)域知識的復(fù)雜問題，我們該使用什么樣的方法來解決呢？最簡單的辦法就是先拆分任務(wù)到各領(lǐng)域，然后把各個領(lǐng)域的專家集合到一起來攻克這個任務(wù)，最后再匯總結(jié)論。這個思想可以追溯到集成學(xué)習(xí)，MoE和集成學(xué)習(xí)的思想異曲同工，都是集成了多個模型的方法，區(qū)別在于集成學(xué)習(xí)不需要將任務(wù)分解為子任務(wù)。集成學(xué)習(xí)是通過訓(xùn)練多個基學(xué)習(xí)器來解決同一問題，并且將它們的預(yù)測結(jié)果簡單組合（例如投票或平均）。而MOE是把大問題先做拆分，再逐個解決小問題，再匯總結(jié)論。 二是模型規(guī)模是提升模型性能的關(guān)鍵因素之一。在有限的計算資源下，用更少的訓(xùn)練步數(shù)訓(xùn)練一個更大的模型，往往比用更多的步數(shù)訓(xùn)練一個較小的模型效果更佳。
MoE正是基于上述的理念，它由多個專業(yè)化的子模型（即“專家”）組合而成，每一個“專家”都有其擅長的領(lǐng)域。而決定哪個“專家”參與解答特定問題的，是一個稱為“門控網(wǎng)絡(luò)”的機制。技術(shù)上常說的門控機制，可能會先想到LSTM的門控機制，但是這里的門控機制和LSTM里的門控不一樣。LSTM的門是為了控制信息流動，這里的門就更像我們?nèi)粘Ｖ刑岬降拈T，選擇進(jìn)門或是不進(jìn)門，是一個控制是否使用某個專家模型的概率分布值。 MoE的核心組件稀疏的MoE層混合專家模型（MoE）中的專家網(wǎng)絡(luò)是一組相對獨立的子模型，每個子模型都是針對特定任務(wù)或數(shù)據(jù)子集進(jìn)行優(yōu)化的。這些專家可以是簡單的多層感知機（MLP），也可以是更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）。在實際應(yīng)用中，專家網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計成能夠?qū)Ｗ⒂谔幚磔斎霐?shù)據(jù)的不同方面，從而提高整個系統(tǒng)的性能和泛化能力。 每個專家網(wǎng)絡(luò)都負(fù)責(zé)對輸入數(shù)據(jù)的一部分進(jìn)行建模，并基于其專門的知識做出預(yù)測。例如，在自然語言處理任務(wù)中，不同的專家可能專注于不同的語法結(jié)構(gòu)、語義角色或者特定領(lǐng)域的術(shù)語；而在圖像識別任務(wù)中，專家則可能專注于不同類型的物體或者場景特征。這種分工合作的方式使得MoE能夠有效地利用各個專家的優(yōu)勢來應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布和模式。 門控網(wǎng)絡(luò)（Gating Network）門控網(wǎng)絡(luò)是MoE架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分，它起到了“指揮官”的作用，決定了哪些專家應(yīng)該參與處理當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)。具體來說，門控網(wǎng)絡(luò)接收輸入數(shù)據(jù)，并通過某種機制計算出一個概率分布，這個分布指示了每個專家在網(wǎng)絡(luò)輸出中的貢獻(xiàn)程度。通常情況下，門控網(wǎng)絡(luò)會使用softmax函數(shù)來生成這樣的概率分布，確保所有專家的概率之和為。 門控網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計對于MoE的整體性能至關(guān)重要。一方面，它需要足夠靈活以適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)的變化，另一方面，又要避免過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了達(dá)到這一目標(biāo)，研究人員常常采用稀疏激活策略，即只選擇少數(shù)幾個專家參與最終的預(yù)測過程，這樣不僅可以減少計算開銷，還能防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。
換言之也就是說：將原始的Transformer框架中的FFN Layer（全連接層）替換成一個由Gate Layer和若干的FFN Layer組成的結(jié)構(gòu)，通過Gate來確定一個輸入將會被哪些FFN進(jìn)行處理，而后對被FFN處理后的內(nèi)容進(jìn)行加權(quán)處理。 DeepSeekMoE在了解了MoE的基本原理和工作機制后，我們來深入探討DeepSeek-V3中的具體實現(xiàn)——DeepSeekMoE。作為DeepSeek-V3的核心架構(gòu)之一，DeepSeekMoE承擔(dān)了高效訓(xùn)練和推理的重要任務(wù)。通過引入混合專家模型（MoE）的稀疏計算機制，DeepSeekMoE顯著降低了計算開銷，同時保持了強大的性能表現(xiàn)。與傳統(tǒng)MoE架構(gòu)相比，DeepSeekMoE在專家劃分、負(fù)載均衡、路由機制等方面進(jìn)行了多項創(chuàng)新，使得模型在訓(xùn)練和推理過程中更加高效和穩(wěn)定。具體而言，DeepSeekMoE不僅繼承了MoE架構(gòu)的優(yōu)勢，還通過高效的設(shè)計在效率與性能之間取得了更好的平衡。在DeepSeek-V3中，除前三層保留傳統(tǒng)的FFN結(jié)構(gòu)外，其他所有FFN層都被替換為DeepSeekMoE層，從而形成了一個總參數(shù)量為671B的龐大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中每個token激活37B參數(shù)。這種創(chuàng)新設(shè)計使得DeepSeekMoE在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出色，極大提升了計算效率和任務(wù)處理能力。 DeepSeekMoE 的基本架構(gòu)
DeepSeekMoE 的基本架構(gòu)建立在 Transformer 框架之上，在前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN）層引入了創(chuàng)新的 MoE 機制。與傳統(tǒng) MoE 使用較粗粒度的專家劃分不同，DeepSeekMoE 采用了更細(xì)粒度的專家劃分方式，使每個專家能夠負(fù)責(zé)更具體的任務(wù)，從而提高模型的靈活性和表達(dá)能力。具體來說，DeepSeekMoE 的每個 MoE 層由 1 個共享專家和 256 個路由專家組成，每個 token 會激活 8 個路由專家。這種設(shè)計使得模型能夠在保持高性能的同時，顯著減少計算資源的消耗。 在專家機制設(shè)計上，DeepSeekMoE 也進(jìn)行了創(chuàng)新：
假設(shè)模型在處理一段數(shù)學(xué)推理文本：'要解決這個二次方程，我們首先需要計算判別式，然后使用求根公式。' 在傳統(tǒng)MoE中，可能整個數(shù)學(xué)相關(guān)內(nèi)容都由同一個'數(shù)學(xué)專家'處理。而在DeepSeekMoE中,共享專家會處理句子的基本語法結(jié)構(gòu)和通用語言特征,不同的路由專家則分別專門處理方程識別相關(guān)的特征、判別式計算相關(guān)的特征、求根公式相關(guān)的特征等。 這種細(xì)粒度的專家劃分和共享專家機制的結(jié)合，使得模型能夠更精確地處理專業(yè)任務(wù)，同時保持計算效率。 動態(tài)負(fù)載均衡：無輔助損失策略在傳統(tǒng)的 MoE 模型中，負(fù)載均衡是一個關(guān)鍵問題。由于每個 token 只會激活少數(shù)專家，某些專家可能會因為處理過多的 token 而負(fù)載過高，而其他專家則可能負(fù)載過低。這種不均衡會導(dǎo)致計算資源的浪費，甚至可能引發(fā)路由崩潰，即所有 token 都被路由到少數(shù)幾個專家，導(dǎo)致其他專家無法發(fā)揮作用。傳統(tǒng) MoE通常使用輔助損失（auxiliary loss）來鼓勵負(fù)載均衡，但這種策略可能會對模型性能產(chǎn)生負(fù)面影響。DeepSeekMoE 提出了一種無輔助損失的負(fù)載均衡策略，通過動態(tài)調(diào)整每個專家的偏置項來實現(xiàn)負(fù)載均衡。無輔助損失策略是指在訓(xùn)練過程中，不需要引入額外的損失函數(shù)來強制負(fù)載均衡，而是通過動態(tài)調(diào)整專家的偏置項來自然實現(xiàn)負(fù)載均衡。假設(shè)在訓(xùn)練過程中，某個專家因為處理了過多的 token 而負(fù)載過高，DeepSeekMoE 會自動降低該專家的偏置項，使得其他專家能夠分擔(dān)部分負(fù)載。這種動態(tài)調(diào)整確保了每個專家的負(fù)載均衡，從而提高了模型的訓(xùn)練效率。 序列級負(fù)載均衡：防止極端不平衡在 MoE 模型中，負(fù)載均衡可以在不同粒度上進(jìn)行控制。除了全局的負(fù)載均衡（即針對整個數(shù)據(jù)集的專家分配情況）和局部級負(fù)載均衡（即針對單個 batch 或單個節(jié)點的專家分配情況），DeepSeekMoE 還引入了序列級負(fù)載均衡，作為其創(chuàng)新設(shè)計之一。序列級負(fù)載均衡專門針對單個輸入序列內(nèi)的 token 分配情況進(jìn)行優(yōu)化，防止單個序列內(nèi)的 token 過度集中在少數(shù)專家上，從而避免極端不平衡的情況。這種細(xì)粒度的均衡策略是對全局和局部負(fù)載均衡的補充，確保即使在單個序列中，專家的負(fù)載也能保持相對均衡。這些不同級別的負(fù)載均衡策略共同作用，確保模型在不同粒度上都能高效運行。假設(shè)在一個序列中，某個 token 被過度分配到某個專家，導(dǎo)致該專家的負(fù)載過高。序列級平衡損失會通過調(diào)整路由機制，使得該序列中的其他 token 能夠更均勻地分配到其他專家，從而避免負(fù)載不均衡。 節(jié)點限制路由：優(yōu)化跨節(jié)點通信在分布式訓(xùn)練環(huán)境中，跨節(jié)點的通信成本較高，尤其是在專家并行的情況下。為了減少訓(xùn)練過程中的通信開銷，DeepSeekMoE 采用了節(jié)點限制的路由機制。每個 token 最多被發(fā)送到 4個節(jié)點，這些節(jié)點是根據(jù)每個節(jié)點上專家的親和度得分選擇的。假設(shè)在一個分布式訓(xùn)練環(huán)境中，某個 token 需要被分配到多個專家進(jìn)行處理。DeepSeekMoE 的路由機制會優(yōu)先選擇與當(dāng)前節(jié)點親和度最高的專家，從而減少跨節(jié)點的通信開銷。 Qwen2.5-Max新年伊始，阿里云又給AI領(lǐng)域扔下了一顆重磅炸彈——全新的通義千問Qwen2.5-Max超大規(guī)模MoE模型正式發(fā)布，通義千問團隊使用超過 20 萬億 token 的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及精心設(shè)計的后訓(xùn)練方案進(jìn)行訓(xùn)練，通義千問Qwen 2.5-Max幾乎全面超越了DeepSeek-V3、GPT-4o和Llama-3.1-405B，后二者是OpenAI和Meta最先進(jìn)的開源人工智能模型。 查看過官方信息，如果有想體驗的開發(fā)者可在魔搭官網(wǎng)地址：https:///studios/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo 平臺免費體驗?zāi)Ｐ?，企業(yè)和機構(gòu)也可通過阿里云百煉平臺直接調(diào)用新模型API服務(wù)。
from openai import OpenAI //API
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv('API_KEY'),
base_url='https://dashscope./compatible-mode/v1',
)
completion = client.chat.completions.create(
model='qwen-max-2025-01-25',
messages=[
{
'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{
'role': 'user', 'content': 'Which number is larger, 9.11 or 9.8?'}
]
)
print(completion.choices[0].message)
根據(jù)官方介紹Qwen2.5-Max模型性能全球領(lǐng)先！Qwen2.5-Max在知識（測試大學(xué)水平知識的MMLU-Pro）、編程（LiveCodeBench）、全面評估綜合能力的（LiveBench）以及人類偏好對齊（Arena-Hard）等主流權(quán)威基準(zhǔn)測試上，展現(xiàn)出全球領(lǐng)先的模型性能。
與業(yè)界領(lǐng)先的模型（包括 DeepSeek V3、GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet）的性能結(jié)果進(jìn)行了對比。
使用對比
總的來說，Qwen2.5-Max和DeepSeek V3在AI領(lǐng)域各自展現(xiàn)了獨特的優(yōu)勢。Qwen2.5-Max憑借其超大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、先進(jìn)的MoE架構(gòu)以及多模態(tài)處理能力，在知識問答、編程支持、智能客服等多個應(yīng)用場景中表現(xiàn)卓越，尤其是在處理復(fù)雜任務(wù)和長文本方面提供了強大的支持。這使得它成為企業(yè)級應(yīng)用的理想選擇，能夠滿足企業(yè)在提高效率和創(chuàng)新方面的高需求。 另一方面，DeepSeek V3通過其開源特性吸引了廣泛的開發(fā)者社區(qū)，為個人開發(fā)者和中小企業(yè)提供了接觸頂尖AI技術(shù)的機會。DeepSeek不僅性能強大，而且成本效益高，它的開放性允許用戶根據(jù)自身需求進(jìn)行定制化開發(fā)，極大地降低了使用門檻和開發(fā)成本。此外，DeepSeek對資源的有效利用也使其在實際部署中表現(xiàn)出色，無論是對于初創(chuàng)公司還是對算力有嚴(yán)格要求的企業(yè)來說，都是一個不錯的選擇。 綜上所述，Qwen2.5-Max和DeepSeek V3雖然在市場定位和技術(shù)實現(xiàn)上有所不同，但都代表了當(dāng)前AI技術(shù)的前沿水平。Qwen2.5-Max憑借其全面的功能和高性能在企業(yè)級市場占據(jù)了有利位置，而DeepSeek則以其開源精神和性價比贏得了開發(fā)者社區(qū)的喜愛和支持。兩者都在推動AI技術(shù)的發(fā)展，并為不同類型的用戶提供了多樣化的解決方案。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場的變化，這兩款模型有望繼續(xù)演進(jìn)，進(jìn)一步拓寬它們的應(yīng)用范圍和影響力。無論是在追求技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)環(huán)境中，還是在充滿活力的開發(fā)者社區(qū)里，它們都將扮演重要的角色。 |
|
|
