大模型MOE详解

大模型MOE详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_39206732/article/details/140578836

在有限的计算资源预算下，用更少的训练步数训练更大的模型，往往比耗费更多的步数来训练模型效果更佳。比如，由于大规模推荐系统可能包含数百万甚至数十亿的参数，这些额外的参数往往是欠约束的，这可能会损害模型质量。于是，就有了专家模型（moe）。

MOE介绍

MoE是一种大型模型架构（图b）。一个MoE模型可以被视为由不同的子模型（或专家）组成，每个子模型专门从事不同的输入，一个可训练的门控网络（gate）决定了这些专家（expert）对每个实例所使用的稀疏组合。具体来说，每一层的专家都由门控网络控制，门控网络根据输入数据激活专家。

每一个expert都是基于DNN（深度神经网络）构造的，简单来说就是一个expert就是一个神经网络，Gate可以看作是我们要选择哪些专家（分配权重到各个Expert，即组合不同的深度神经网络）来处理输出的数据。Gate的输出是传统网络每一层对input（输入数据）进行处理得到

Pytorch实现

class MOELayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_tasks, num_experts, dnn_hidden_units, dr, device):
        super(MOELayer, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.num_experts = num_experts     # 专家个数
        self.num_tasks = num_tasks         # 任务个数tower
        self.dnn_hidden_units = dnn_hidden_units  # 隐藏层个数
        self.expert_network = nn.ModuleList([DNN(input_dim, dnn_hidden_units,
               activation='relu', l2_reg=0.1, dropout_rate=dr, use_bn=True,
               init_std=0.001, device=device) for _ in range(self.num_experts)])
        # 计算专家权重
        self.gate_list = {}   # 每个任务的门控权重
        for g in range(self.num_tasks):
            self.gate_list[g] = []
        
        self.d = {}   # 保存门控可学习参数
        for i in range(self.num_tasks):
            # 生成一个包含 num_experts个随机数的张量，这些随机数将作为初始化的门控权重。
            self.d['gate_'+str(i)] = nn.Parameter(torch.rand(self.num_experts), requires_grad=True)
            # 将门控权重参数添加到模型的参数中
        self.gate = nn.ParameterDict(self.d)
    def forward(self, inputs):
        
        expert_list = []
        for i in range(self.num_experts):
            expert_out = self.expert_network[i](inputs)
            expert_list.append(expert_out)
        # 新张量的形状为 [batch_size, feature_dim, len(expert_list)]
        final_expert = torch.stack(expert_list, 2)  # 专家输出
        # 专家组合
        outputs = []
        for i in range(self.num_tasks):
            self.gate_list[i] = self.gate['gate_'+str(i)].softmax(0)
            out_ = final_expert*self.gate_list[i]       
            out = torch.sum(out_, 2)   # 加权求和
            outputs.append(out)
                    
        return outputs, self.gate_list  

MOE的应用

在自然语言处理领域，MoE显示出了显著的优势。通过在LSTM层之间合并MoE，已经提高了机器翻译的性能。 Switch Transformer和GLaM 进一步探索了MoE技术在自然语言处理中的潜力，取得了优异的性能。