什么是 Mixture of Experts (MoE) 架构？

在快速发展的人工智能领域，大规模模型不断突破性能极限。其中，一个显著提高计算效率的突破性方法就是 Mixture of Experts (MoE) 架构。MoE 允许模型实现大规模扩展，同时控制计算成本，使其成为深度学习领域的重要创新。

1. 了解 MoE 架构

MoE 本质上是一种 稀疏激活 (Sparse Activation) 的神经网络，它会根据不同的输入动态选择部分参数进行计算。与传统的密集神经网络（每个输入都会激活所有参数）不同，MoE 仅激活部分子网络，从而提高计算效率。

专家网络 (Experts, 专门化的子网络)：一组独立的神经网络，通常是 前馈网络 (Feed-Forward Networks, FFNs)，每个专家专注于不同类型的数据。
路由器 (Gating Network, 门控网络)：用于决定当前输入应该由哪些专家处理，并为每个专家分配权重。
稀疏激活 (Sparse Activation)：每个输入数据仅会激活少量（通常 2-4 个）专家，而不是整个网络，从而降低计算开销。

MoE 架构相较于传统深度学习模型，具有多个显著优势：

计算效率更高 (Computational Efficiency)：由于每次仅使用部分专家，MoE 可以扩展到 千亿级别参数，但计算成本仍保持在合理范围内。
可扩展性强 (Scalability)：MoE 允许 AI 模型扩展至 万亿级参数，而不会因计算资源需求过高而受限。
多任务学习能力更强 (Multi-Task Learning)：不同的专家可以专注于不同的任务或数据类型，提高泛化能力。

尽管 MoE 具有诸多优势，但仍面临一些挑战：

负载均衡 (Load Balancing)：某些专家可能被过度使用，而其他专家则很少被调用，导致计算资源浪费。无辅助损失负载均衡 (Auxiliary-Loss-Free Load Balancing)（如 DeepSeek-V3 采用的方案）可以缓解这一问题。
通信开销 (Communication Overhead)：在多个 GPU 或计算节点之间高效调度专家需要强大的通信策略。InfiniBand 和 NVLink 优化能够降低通信成本。
路由复杂度 (Routing Complexity)：门控机制需要精心设计，以确保每个输入能够匹配最合适的专家。

MoE 架构已被用于多个前沿 AI 模型，以提升性能并控制计算成本：