Machine Learning

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。 MoE 的关键组成部分：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。 2. 为什么使用 MoE？ 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。 3. MoE 的挑战尽管 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。 4. MoE 的应用 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： ...

DeepSeek-V3：突破性的创新，让大模型更强更高效在人工智能领域，DeepSeek-V3 作为最新的开源大模型，不仅在性能上媲美闭源模型，还在多个关键技术领域实现了突破性的创新。本文将深入探讨 DeepSeek-V3 在架构优化、训练效率、推理加速、强化学习、知识蒸馏等方面的创新点。 1. Mixture of Experts (MoE) 架构优化 1.1 DeepSeekMoE：更细粒度的专家选择 DeepSeek-V3 采用了 DeepSeekMoE 架构，相比传统的 MoE（如 GShard），引入了共享专家（shared experts），优化计算效率，并减少计算冗余。 Mixture of Experts (MoE) 架构简介 1.2 无辅助损失的负载均衡（Auxiliary-Loss-Free Load Balancing）传统 MoE 依赖辅助损失（auxiliary loss）来防止专家负载不均，而 DeepSeek-V3 采用了一种动态调整专家偏置的方法，实现更好的负载均衡，提高计算效率。 2. 强化学习优化：Group Relative Policy Optimization (GRPO) DeepSeek-V3 采用了一种新的强化学习优化算法 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，相比传统的 Proximal Policy Optimization (PPO)，减少计算开销：GRPO 摒弃了大规模 critic 模型，改用组内得分（group scores）来估算基线。更稳定的强化学习过程，提高模型收敛速度。 3. Multi-Token Prediction (MTP) 训练目标 DeepSeek-V3 采用了多步预测（MTP, Multi-Token Prediction）方法，使模型一次性预测多个 token，从而提高训练效率和推理速度。 ...