hugging face的《混合专家解释》深入探讨了在transformer模型的背景下，混合专家（moes）概念，讨论了它们的架构、训练以及使用中涉及的权衡。 moes是一类能够通过使用稀疏moe层而不是密集前馈网络（ffn）层来实现高效预训练和更快推断的模型。这些层包括一个门控网络，将标记路由到一定数量的神经网络“专家”。
中的要点包括：
- moes可以比密集模型更快地进行预训练，并且在相同数量参数情况下提供更快速度推断。
- 它们需要大量vram，因为所有专家必须加载到内存中。
- 微调moes存在挑战，但最近对moe指令微调工作显示出了希望。
- moes由门控网络和专家组成，在变压器模型中替换每个ffn层。
- 训练moes更具计算效率性，但它们在微调过程中历史上很难泛化。
- 使用moes进行推断速度较快，因为只使用了部分参数，但由于需要加载所有参数而导致内存需求较高。
- 该博文追溯了moes的历史、发展以及它们在自然语言处理和计算机视觉领域应用方面。
- 它解释了稀疏性和负载平衡概念在moes中至关重要, 这对于有效地进行训练和推理非常重要.
- 文章还讨论了如何将moe与变压器结合起来, 特别是像gshard 和 switch transformers这样规模庞大 的 模型.
- 完成有关利用router z-loss稳定培养并学习专业知识等问题
- 分析增加专业人员数量对预先培养和微调产生影响
- 博客文章还涉及何时使用稀疏moes与密集模式，并提供见解使moes 在 预先培养和推理更有效
- 列出 moes 的开源项目 和 已发布 模式 包括switch transformers, nllb moe, openmoe and mixtral 8x7b
- 未来工作方向包括 将 稀疏 moes 蒸馏成密集模式，模式合并技术和极端量子化技术
该博客文章总结了值得探索的moes领域，并提供进一步阅读主题资源列表。
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