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从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读

作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-24 17:18:57

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mixtral 8x7b

前言

本文先全面介绍Mistral 7B，然后再全面介绍Mixtral 8x7B

对于后者，毕竟OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。早些时候，有人爆料 GPT-4 是采用了由 8 个专家模型组成的集成系统。后来又有传闻称，ChatGPT 也只是百亿参数级的模型(大概在 200 亿左右)

传闻无从证明，但 Mixtral 8x7B 可能提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项，特此，本文全面解析下：从原理解析到代码解读(在此文之前，尚没有资料扒得像本文这样如此之细)

第一部分 23年5月Mistral AI发布的Mistral 7B

1.1 Mistral 7B：通过分组查询注意力 + 滑动窗口注意力超越13B模型

23年5月，DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI(其CEO Arthur Mensch此前在DeepMind巴黎工作，CTO Timothée Lacroix和首席科学家Guillaume Lample则在Meta共同参与过LLaMA一代的研发，很像当年OpenAI的部分员工出走成立Anthropic啊)

23年9.27，他们发布了第一个基座大模型，即Mistral 7B (这是当时Mistral AI关于Mistral 7B发布的新闻 )

1.1.1 Mistral 7B：超过llama2 13B、GQA、SWA、RoPE

Mistral 7B对应的论文为《Mistral 7B》称( 另，这是其GitHub地址)，以下是「模型参数图」

Mistral 7B在所有评估基准中均胜过了目前最好的13B参数模型(Llama 2，对标的第二代)，并在推理、数学和代码生成方面超越了Llama 34B(对，这里其对标Llama第一代的34B，原因是当时Llama 2 34B 尚未发布)
Mistral 7B outperforms the previous best 13B model (Llama 2, [Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models]) across all testedbenchmarks, and surpasses the best 34B model (LLaMa 34B, [Llama: Open and efficient foundation language models]) in mathematics and codegeneration.
该模型采用了分组查询注意力(GQA)，GQA显著加快了推理速度，还减少了解码期间的内存需求，允许更高的批处理大小，从而提高吞吐量
GQA significantly accelerates the inference speed, and also reduces the memory requirement during decoding, allowing for higher batch sizes hence higher throughput

所以你看上面的「模型参数图」，维度(dim)：4096，总计32个头(n_heads)，每个头的维度(head_dim)：128，这一眼可以看出来，而n_kv_heads是啥呢？
咋一看好像不太好理解是不？其实，正是因为Mistral用了GQA，n_heads指的是Q的头数，n_kv_heads指的是K、V的头数

不过要注意的是，与上图中间所示部分不太一样的地方在于：
$\rightarrow$ 上图中间所示部分中，Q的头数是K V头数的2倍
$\rightarrow$ 但在Mistral的GQA中，Q的头数是K V头数的4倍
关于GQA的更多介绍，请参见《一文通透各种注意力：从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA》
同时结合滑动窗口注意力(sliding window attention，简称SWA)以有效处理任意长度的序列
SWA is designed to handle longer sequences more effectively at a reduced computational cost
当然，SWA也不是Mistral的首创，而是基于这两篇论文实现的：Generating Long Sequences with Sparse Transformers、Longformer: The Long-Document Transformer

具体而言，你再看上上张图所示的「模型参数图」，可知context_len 8192是说它训练的时候，传进来的数据最大只能到8192个tokens，也就是训练时的上下文长度上限
windows_size 4096是sliding windows attention的滑窗大小，1次attention计算的上下文范围只4096个tokens

言外之意是，每个token只最多计算4096的范围
第5000个token只计算[905: 5000]这个范围的attention
第5001个token只计算[906: 5001]这个范围的attention
以此类推..

位置编码方面，和llama统一用的RoPE(顺带插一嘴，包括后来Google开源的gemma也用的RoPE，所以RoPE算是标配了，至于关于位置编码和RoPE的详尽细致的介绍，请参见此文)
RoPE所对应的代码如下所示(代码来源：mistral-src/mistral /rope.py)


import torch
from typing import Tuple
 
 
def precompute_freqs_cis(dim: int, end: int, theta: float) -> torch.Tensor:
    freqs = 1.0 / (theta ** (torch.arange(0, dim, 2)[: (dim // 2)].float() / dim))
    t = torch.arange(end, device=freqs.device)  # type: ignore
    freqs = torch.outer(t, freqs).float()  # type: ignore
    return torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs)  # complex64
 
 
def apply_rotary_emb(
    xq: torch.Tensor,
    xk: torch.Tensor,
    freqs_cis: torch.Tensor,
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
    xq_ = torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))
    xk_ = torch.view_as_complex(xk.float().reshape(*xk.shape[:-1], -1, 2))
    freqs_cis = freqs_cis[:, None, :]
    xq_out = torch.view_as_real(xq_ * freqs_cis).flatten(2)
    xk_out = torch.view_as_real(xk_ * freqs_cis).flatten(2)
    return xq_out.type_as(xq), xk_out.type_as(xk)

1.1.2 Mistral 7B-Instruct

与Mistral 7B同期发布的Mistral 7B – Instruct(We also provide a model fine-tuned to follow instructions,Mistral 7B –Instruct)，在MT-Bench的表现可以略微超过LLaMA2 13B –Chat模型

再后来到23年12月时，instruct升级到了0.2版，但此时的上下文长度依然只有8K，但好在24年3月随着Mistral 7B 0.2版的发布，Mistral 7B-Instruct-0.2也顺势做了升级，上下文长度扩展到了32K

更具体的细节，以及关于Mistral instruct 0.2的微调，则详见此文《七月论文审稿GPT第3.1版和第3.2版：通过paper-review数据集分别微调Mistral、gemma》

1.2 Mistral 7B更多细节：滑动窗口注意力、滚动缓冲区缓存、预填充与分块

1.2.1 滑动窗口注意力：扩展上下文长度

vanilla attention的操作次数在序列长度上是二次型的，记忆量随着token数量线性增加。在推理时，由于缓存可用性的降低，这导致了更高的延迟和更小的吞吐量(The number of operations in vanilla attention is quadratic in the sequence length, and the memory increases linearly with the number of tokens. At inference time, this incurs higherlatency and smaller throughput due to reduced cache availability)

为了缓解这个问题，Mistral 7B使用滑动窗口注意力(sliding window attention)

每个token最多可以关注来自上一层的W个token(上图中，W = 3)。请注意，滑动窗口之外的token仍然影响下一个单词预测
each token can attend to at most W tokens from the previous layer (here, W = 3). Note that tokensoutside the sliding window still influence next word prediction.

举个例子，在面对这个序列时：The cat sat on the
如果是标准注意力，在计算最后一个token “the”时，得计算the本身所对应的query与整个上文每个token对应的key的内积，当序列长度一长时，该计算量还是比较大的
但如果是滑动窗口注意力，则在计算最后一个token “the”时，只需计算the本身所对应的query与上文中3个token对应的key的内积(这里说的上文中的3个token 包括the自己在内)
在每个注意力层，信息可以向前移动W个token。因此，在k层注意力之后，信息最多可以向前移动k个×W个token
At each attention layer, information can moveforward by W tokens. Hence, after k attention layers, information can move forward by up to k ×W tokens.

1.2.2 滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)

固定的注意力长度意味着可以使用滚动缓存来限制的缓存大小(A fixed attention span means that we can limit our cache size using a rollingbuffer cache)

缓存的大小是固定的W，时间步长i的键和值存储在缓存的位置i mod W中。因此，当位置i大于W时，缓存中过去的值就会被覆盖，缓存的大小就会停止增加
The cache has a fixed size of W, and the keys and values for the timestep i are storedin position i mod W of the cache. As a result, when the position i is larger than W, past valuesin the cache are overwritten, and the size of the cache stops increasing

以“The cat sat on the mat”为例..
当 i = 0 时，指The，0 mod 3=0
当 i = 1 时，指cat，1 mod 3=1
当 i = 2 时，指sat，2 mod 3=2
当 i = 3 时，指on，3 mod 3=0
当 i = 4 时，指the，4 mod 3=1
当 i = 5 时，指mat，5 mod 3 = 2
在32k token的序列长度上，这减少了8倍的缓存内存使用，而不影响模型质量
On a sequence length of 32k tokens, this reduces the cache memory usageby 8x, without impacting the model quality.

如果把缓冲区比作一座仓库，每存进一个新东西，都会占据相应的位置，而仓库的总容量是固定的，当仓库被装满时，就会把最早放入的东西移除，让新的物品继续进仓，相当于入仓时间更接近当前时间的物品则会留在仓库中，如此，即能在节约资源的同时保留一定长度的序列

1.2.3 预填充与分块：减少重复运算

在生成序列时，需要一个一个地预测token，因为每个token都以前面的token为条件。然而，prompt是提前知道的，可以用prompt预填充(k, v)缓存，即

如果prompt非常大，可以把它分成更小的块，用每个块预填充缓存。为此，可以选择窗口大小作为分块大小。因此，对于每个块，需要计算缓存和块上的注意力
下图展示了注意力掩码在缓存和分块上的工作原理
在预填充缓存时，长序列被分块，以限制内存使用
我们把一个序列分成三个块来处理，“The cat sat on”，“the mat and saw”，“the dog go to”。上图中显示了第三块(“the dog go to”)发生的情况：它使用因果掩码(最右块)来关注自己，使用滑动窗口(中心块)来关注缓存，并且不关注过去的token，因为它们在滑动窗口之外(左块)

第二部分首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B

2.1 Mixtral 8x7B的整体架构与模型细节

23年12月8日，Mistral AI 在 X 平台甩出一条磁力链接(当然，后来很多人打开一看，发现是接近 87 GB 的种子)

看上去，Mixtral 8x7B的架构此前传闻的GPT-4架构非常相似(很像传闻中GPT-4的同款方案)，但是「缩小版」：

8 个专家总数，而不是 16 名(减少一半)
每个专家为 7B 参数，而不是 166B(减少 24 倍)
47B 总参数（估计）而不是 1.8T(减少 42 倍)
与原始 GPT-4 相同的 32K 上下文

在发布后 24 小时内，已经有开发者做出了在线体验网站：https://replicate.com/nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlen

两天后的23年12.11日，Mistral AI团队对外正式发布 Mixtral 8x7B，其在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B，推理速度提高了 6 倍，且它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5

为免歧义，补充说明下，Mistral AI团队目前总共发布了两个模型

今年10月发布的Mistral 7B
今年12月则发布的混合专家模型，称之为Mixtral 8x7B

特意注意，一个mis 一个mix，本质不同

而Mixtral 8x7B是一个纯解码器模型，下图是Mixtral的核心参数(可以把它和Mistral的核心参数做个对比)

其中前馈块从一组 8 个不同的参数组中进行选择(It is a decoder-only model where the feedforward block picks from a set of 8 distinct groups of parameters)
在每一层，对于每个token，路由器网络选择其中的两个组(“专家”)来处理token并通过组合相加得到它们的输出(At every layer, for every token, a router network chooses two of these groups (the “experts”) to process the token and combine their output additively)

这点可能很多朋友不会特别在意，但你仔细品味下，你会发现大有天地，即：每个token 都由某两个专家负责完成，最后整个序列则是由一系列「不同的两两专家」组合完成，下文还会详述该点
上下文长度达到32K
Mixtral is pretrained with multilingual data using a context size of 32k tokens

2.1.1 Mixtral 8x7B是一个稀疏的专家混合网络

如下图所示，传入模型的各个token在经过Attention层及残差连接后，进一步将由路由（Gating/Router）导向2个expert（FFN）中，之后对expert的输出进行加权聚合，再经过残差连接得到当前层的输出

即对于给定的输入 $x$ ，MoE模块的输出由“专家网络输出的加权和”决定，其中权重由“门控网络的输出”确定(The output of the MoE module for a given input x is determined by the weighted sum of the outputs of the expert networks, where the weights are given by the gating network’s output.)

当给定 $n$ 个专家网络 $\left\{E_{0}, E_{i}, \ldots, E_{n-1}\right\}$ ，则专家层(expert layer)的输出为：

$\sum_{i=0}^{n-1} G(x)_{i} \cdot E_{i}(x)$

其中

$G(x)_{i}$ 表示第 $i$ 个专家的门控网络的n维输出(denotes the n-dimensional output of the gating network for the i-th expert)
$E_{i}(x)$ 是第 $i$ 个专家网络的输出(the output of the i-th expert network)

如果门控向量稀疏，我们可以避免计算门为零的专家输出(If the gating vector is sparse, we can avoid computing the outputs of experts whose gates are zero)。有多种实现G(x)的可选方法，但一种简单且高性能的方法是通过对线性层的Top-K logits进行softmax(but a simple and performant one is implemented by taking the softmax over the Top-K logits of a linear layer [28])

$G(x):=\operatorname{Softmax}\left(\operatorname{TopK}\left(x \cdot W_{g}\right)\right)$

其中

如果 $\ell_{i}$ 在logits的top-K坐标 $\ell \in \mathbb{R}^{n}$ 中，则 $(\operatorname{TopK}(\ell))_{i}:=\ell_{i}$ ，否则 $(\operatorname{TopK}(\ell))_{i}:=-\infty$
where $(\operatorname{TopK}(\ell))_{i}:=\ell_{i}$ if $\ell_{i}$ is among the top-K coordinates of logits $\ell \in \mathbb{R}^{n}$ and $(\operatorname{TopK}(\ell))_{i}:=-\infty$ otherwise.
每个token所使用的专家数量 $K$ 是可调的参数
当保持 $K$ 不变但增加 $n$ 时，可以增加模型的总参数数量，同时保持计算成本有效不变
The value of K – the number of experts used per token – is a hyper-parameter that modulates the amount of compute used to process each token. If one increases $n$ while keeping $K$ fixed, one can increase the model’s parameter count while keeping its computational cost effectively constant.

这引出了「总参数数量(通常称为稀疏参数数量)」与用于「处理单个token的活动参数数量」之间的区别
对总参数数量而言，随着 $n$ 的增加而增加；而对于活动参数数量而言， $K$ 直到 $n$ 逐渐增加
This motivates a distinction between the model’s total parameter count (commonly referenced as the sparse parameter count), which grows with n, and the number of parameters used for processing an individual token (called the active parameter count), which grows with K up to n.

如七月官网的「LLM与多模态论文100课程」中一学员所说，关于以上内容的更多细节，可以进一步阅读此论文：Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer

MoE层能够在具备高性能专用内核的单个GPU上高效运行

例如，Megablocks将MoE层的前馈网络(FFN)操作转换为大型稀疏矩阵乘法(Megablocks [13] casts the feed-forward network (FFN) operations of the MoE layer as large sparse matrix multiplications)，从而显著提升了执行速度
并且可以自动处理不同专家被分配可变数量token的情况(naturally handling cases where different experts get a variable number of tokens assigned to them.)
此外，通过标准模型并行技术和一种名为专家并行(EP)的特殊分区策略，MoE层可以在多个GPU上进行分布
Moreover, the MoE layer can be distributed to multiple GPUs through standard Model Parallelism techniques, and through a particular kind of partitioning strategy called Expert Parallelism (EP) [28].
在MoE层执行过程中，旨在由特定专家处理的token会被路由到相应的GPU进行处理，并将专家输出返回到原始token位置During the MoE layer’s execution, tokens meant to be processed by a specific expert are routed to the corresponding GPU for processing, and the expert’s output is returned to the original token location.

需要注意的是，在负载平衡方面，EP带来了挑战，因为均匀地分配工作负载至关重要以避免单个GPU过载或遇到计算瓶颈
Note that EP introduces challenges in load balancing, as it is essential to distribute the workload evenly across the GPUs to prevent overloading individual GPUs or hitting computational bottlenecks.

在Transformer模型中，MoE层独立应用于每个token，并替换了Transformer块的前馈(FFN)子块(In a Transformer model, the MoE layer is applied independently per token and replaces the feed-forward (FFN) sub-block of the transformer block)

对于Mixtral

采用与专家函数 $E_{i}(x)$ 相同的SwiGLU架构，并设置K = 2
这意味着每个token被路由到两个具有不同权重集的SwiGLU子块
For Mixtral we use the same SwiGLU architecture as the expert function Ei(x) and set K = 2

综上，输入token $x$ 经过处理后得到输出 $y$ (This means each token is routed to two SwiGLU sub-blocks with different sets of weights)

$y=\sum_{i=0}^{n-1} \operatorname{Softmax}\left(\operatorname{Top} 2\left(x \cdot W_{g}\right)\right)_{i} \cdot \operatorname{SwiGLU}_{i}(x)$

这个公式类似于GShard架构，不同之处是mixtral用MoE层替换所有FFN子块，而GShard替换所有其他块，并且GShard对分配给每个token的第二个专家使用更详细的门策略

2.1.2 Mixtral的参数总量为何是46.7B而非56B

Mixtral 共有 46.7B 个参数，但每个token仅使用 12.9B 个参数。因此，它以与 12.9B 模型相同的速度和相同的成本处理输入并生成输出( Mixtral has 46.7B total parameters but only uses 12.9B parameters per token. It, therefore, processes input and generates output at the same speed and for the same cost as a 12.9B model )

即，虽然Mixtral模型的完整名称为“Mixtral-8x7B-v0.1”，看似有“8x7B=56B”的参数量，但实际的参数量应当是约47B而非56B，因为在各个层中仅有experts部分(FFN)是独立存在的，其余的部分(Attention等)则是各个expert均有共享的
可以想象成一个“纺锤状”的样式，数据由共享模块传输至expert模块对应于纺锤中部发散的部分，对expert的输出进行加权聚合则对应纺锤末端收束的部分

2.1.3 Mixtral中所采取的GQA机制

Mixtral沿用了Mistral 7B中所采取的GQA机制，与传统的MHA（Multi-Head Attention）相比，主要是对Attention机制中的K、V表征维度进行控制，从而降低K、V对应的参数量，除GQA外相应地还有MQA（Multi-Query Attention），MQA可以认为是GQA的特例。相关维度如下表所示：

	Q	K	V
MHA	hidden_dim	hidden_dim	hidden_dim
GQA	hidden_dim	hidden_dim/n	hidden_dim/n
MQA	hidden_dim	1	1

其中n为K和V相对MHA参数量降低的比例，具体地，在Mixtral中n为4

关于GQA的更多细节详见此文《一文通透各种注意力：从多头注意力MHA到分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA》

2.1.4 Mixtral中的路由(Gating/Router)

路由(Gating/Router)本质是一个线性层，输入维度为隐层维度hidden_dim、输出维度为expert数num_experts。正向传播过程中将被用作预测给定token对应输入各个expert的分值

self.gate = nn.Linear(self.hidden_dim, self.num_experts, bias=False)

至于路由处理的对象可以是Sentence-Level、Token-Level或者Task-Level

Sentence-Level是对各个样本分别进行路由
Token-Level是对样本中的各个token分别进行路由
Task-Level要求不同的expert明确负责不同任务

因此同样也是对各个样本分别进行路由，但其所路由的目标expert是有明确导向的，例如某样本的数据还提供有“所属任务”信息，通过该信息可明确将该样本导向某个专职负责对应任务的expert中

Mixtral采取了Token-Level的处理单位

至于首次在NLP任务中使用Token-Level的MOE可以追溯至2017年的《Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer》
该论文展示了Token-Level的一些有趣现象，通过观察各个expert所负责token的统计特征，不同的expert确实掌握了一些语法层面理解，当需要不定冠词“a”在重要的动词短语中引入直接宾语时，则会有专门的752号expert来负责输出这个“a”

2.2 模型表现：匹配或超越Llama 2 70B 以及 GPT3.5

我们将 Mixtral 与 Llama 2 系列和 GPT3.5 基础模型进行比较。Mixtral 在大多数基准测试中均匹配或优于 Llama 2 70B 以及 GPT3.5

性能概览

在下图中的测试，衡量了质量与推理预算的权衡。与 Llama 2 相比，Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 更高效

性能规模

下表给出了上图的详细结果

详细的基准测试

为了识别可能的缺陷，通过微调/偏好建模来纠正，测量了其在BBQ/BOLD 上的性能

BBQ BOLD 基准

与 Llama 2 相比，Mixtral 对 BBQ 基准的偏差较小。总体而言，Mixtral 在 BOLD 上比 Llama 2 显示出更积极的情绪

2.3 指令遵循模型Mixtral 8x7B Instruct

与 Mixtral 8x7B 一起发布还有 Mixtral 8x7B Instruct，其在Mixtral 8x7B的基础上通过监督微调和直接偏好优化(DPO)进行优化，以让之严格的遵循指令

关于什么是DPO及其原理细节，请参见此文《RLHF的替代之DPO原理解析：从RLHF、Claude的RAILF到DPO、Zephyr》

在MT-Bench上，它达到了8.30的分数，使其成为最好的开源模型，性能可与GPT3.5相媲美

第三部分 Mixtral(MOE架构)的实现细节：代码解读

如阿荀所说(本部分的base版本由我司大模型项目团队第二项目组的阿荀提供，我在其基础上陆陆续续做了大量的补充、说明 )，上文中关于mixtral一个比较反直觉的点是：

对于每个token，路由器网络选择其中的两个组(“专家”)来处理token并通过组合相加得到它们的输出「At every layer, for every token, a router network chooses two of these groups (the “experts”) to process the token and combine their output additively」
啥意思，就是如果不仔细了解的话，很容易误以为是“输入的一整个序列”分给TOP 2专家，结果事实是每个token都各自分配TOP 2专家，而且当你仔细抠完mixtral的代码之后，你会发现还真是如此..

3.1 MOE模块的前向传播：整体流程

单个Mixtral层可以大体划分为Attention模块和MOE模块，以下重点关注MOE模块的前向传播过程

3.1.1 获取各token对应的top2 expert及其权重

为确保大家可以以最快的速度理解各行代码的含义，我在阿荀分析的基础上拆成了以下六个步骤，且对每个步骤都加了额外的解释说明

由于hidden_states的维度，通常包括批大小(batch_size)、序列长度(sequence_length)和隐藏层维度(hidden_dim)，故有
```
# 由Attention模块输出的hidden_states作为本部分的输入
batch_size, sequence_length, hidden_dim = hidden_states.shape
```

将hidden_states的形状重构为一个二维张量，用于将其处理为每个token的表示


# 转换成(bs*seq_len, hidden_dim)，即token-level
hidden_states = hidden_states.view(-1, hidden_dim)

通过一个门控(gate)机制来生成路由逻辑(router_logits)，用于后续决定每个token应由哪些专家(experts)处理
```
# router_logits: (batch * sequence_length, n_experts)
# (bs * seq_len, n_experts)
router_logits = self.gate(hidden_states)
```

对每个token的路由逻辑应用softmax函数，计算每个专家对每个token的处理权重


# 在token-level（dim=1）进行softmax，即每个token都各自进行n_experts分类的输出
routing_weights = F.softmax(router_logits, dim=1, dtype=torch.float)

选取每个token的前top_k个最重要的专家及其权重


# routing_weights: (bs * seq_len, topk)，是选取的experts对应的原始权重
# selected_experts: (bs * seq_len, topk)，是选取的experts的编号/索引号
routing_weights, selected_experts = torch.topk(routing_weights, self.top_k, dim=-1)

对选出的每个token的专家权重进行归一化处理，确保每个token的专家权重之和为1


# 对原始权重重新归一化，使得所取出的experts权重加和等于1
# routing_weights的具体样例见下文的【代码块A】
routing_weights /= routing_weights.sum(dim=-1, keepdim=True)

3.1.2 将各token传入对应的expert模型中进行前向传播得到输出

首先


# final_hidden_states: (bs * seq_len, hidden_dim)
# 由全0张量初始化
# final_hidden_states将用于存储各token对应expert的聚合结果
final_hidden_states = torch.zeros(
    (batch_size * sequence_length, hidden_dim), dtype=hidden_states.dtype, device=hidden_states.device
)

根据给定的selected_experts作为元素1所在位置的索引，构建向量长度为num_experts的one-hot编码
好比24个token，需要由8个expert两两组合处理，那我针对每一个token都构建长度为8的0 1编码，这个编码分别代表8个expert
故，每个token选择了哪两个expert，则对应的编码位上变为1，否则为0

比如July这个token选择3 7两个expert，则July对应的0 1编码位：0 0 1 0 0 0 1 0
再比如Edu这个token如果选择了2 4两个expert，则其01编码为：0 1 0 1 0 0 0 0
依此类推..
```
# selected_experts.shape: (bs*seq_len, topk)
# torch.nn.functional.one_hot(selected_experts, num_classes=self.num_experts).shape: (bs*seq_len, topk, num_experts)
```
使用相对取巧方法来进行前向传播
```
expert_mask = torch.nn.functional.one_hot(selected_experts, num_classes=self.num_experts).permute(2, 1, 0)
```
具体而言，下面这个张量
torch.nn.functional.one_hot(selected_experts, num_classes=self.num_experts).permute(2, 1, 0).shape: (num_experts, topk, bs*seq_len)
的物理含义是由“每个token分别选取了哪topk个expert”变成了“每个expert分别作为各个排位存在的时候，对应需要处理哪些token”
这样做的好处在于：后续循环的时候只需要进行num_experts次前向传播就能得到结果，而无需进行bs*seq_len次前向传播

为方便大家更好的理解上面那行代码的含义，我特地画了个示意图以加快理解
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z，是需要处理的token
1 2 3 4 5 6 7 8，代表8个expert
(如阿荀所说，如此，便把关注视角从“各个token”变成了“各个专家”，当然，大部分情况下 token数远远不止下图这5个，而是比专家数多很多。总之，这么一转换，最终可以省掉很多循环 )

所以接下来只需要进行num_experts次循环


# 根据次序逐个取出expert模型
for expert_idx in range(self.num_experts):
    expert_layer = self.experts[expert_idx]
    idx, top_x = torch.where(expert_mask[expert_idx])

上面这几行代码得好好解释下
由于expert_mask记录有各个expert分别作为各个排位存在的时候，对应需要处理哪些token，故expert_mask[expert_idx].shape: (topk, bs*seq_len)，便是从expert_mask中取出其对应的，详见下文的【代码块B】
故上面三行的最后一行中等式中的右边项：torch.where(expert_mask[expert_idx])，则是辨析出expert_mask[expert_idx]值为1的位置索引，详见下文的【代码块C】

至于：idx.shape: (bs * seq_len, )，则代表expert_mask[expert_idx]中(每列)元素值为1的索引位置
以及：top_x.shape: (bs * seq_len, )，则代表expert_mask[expert_idx]中(每行)元素值为1的索引位置

继续分析该for循环之后的代码，如下


    # 如果exert_mask[expert_idx]不存在元素为1的值则跳过
    if top_x.shape[0] == 0:
        continue
 
    # 全部token的隐向量hidden_states中取出当前expert对应token的隐向量
    # current_state.shape: (top_x_length, hidden_dim)
    current_state = hidden_states[None, top_x_list].reshape(-1, hidden_dim)
 
    # 将取出的token隐向量传入expert模型进行前向传播得到返回
    # current_hidden_states.shape: (top_x_length, hidden_dim)
    # expert_layer的正向过程详见下文的【代码块D】
    current_hidden_states = expert_layer(current_state, routing_weights[top_x_list, idx_list, None])
 
    # 将当前expert的输出以加和的形式写入预先定义好的final_hidden_states张量中
    final_hidden_states.index_add_(0, top_x, current_hidden_states.to(hidden_states.dtype))

for循环结束后，相当于所有expert均处理完毕后，将维护好的final_hidden_states由(bs * seq_len, hidden_dim)转为(bs, seq_len, hidden_dim)，并将作为本批次运行的返回
更多详见下文的【代码块E】
```
final_hidden_states = final_hidden_states.reshape(batch_size, sequence_length, hidden_dim)
```

3.2 MOE前向传播中五个代码块的细致分析：鞭辟入里

3.2.1 代码块A：routing_weights的具体样例


# 【代码块A】routing_weights
# 每行对应1个token，第0列为其对应排位第1的expert、第1列为其对应排位第2的expert，元素值为相应权重
[[0.5310, 0.4690],
 [0.5087, 0.4913],
 [0.5775, 0.4225],
 [0.5014, 0.4986],
 [0.5030, 0.4970],
 [0.5479, 0.4521],
 [0.5794, 0.4206],
 [0.5545, 0.4455],
 [0.5310, 0.4690],
 [0.5294, 0.4706],
 [0.5375, 0.4625],
 [0.5417, 0.4583],
 [0.5014, 0.4986],
 [0.5239, 0.4761],
 [0.5817, 0.4183],
 [0.5126, 0.4874]]

3.2.2 代码块B：expert_mask[expert_idx]

因为有：expert_mask记录有各个expert分别作为各个排位存在的时候，对应需要处理哪些token
故而有：expert_mask[expert_idx]从expert_mask中取出第expert_idx个expert将处理哪些token
$\rightarrow$ 第0行为该expert作为排位第1存在的时候处理的token
$\rightarrow$ 第1行为该expert作为排位第2存在的时候处理的token


# 【代码块B】expert_mask[expert_idx]
# 下述两行例子的物理含义为：
# 第一行是“该expert作为排位1的exert存在时，需要处理第9个token；
# 第二行是“该expert作为排位2的expert存在时，需要处理第10、11个token”
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]]

3.2.3 代码块C：idx, top_x = torch.where(expert_mask[expert_idx])


# 【代码块C】idx, top_x = torch.where(expert_mask[expert_idx])
# 以上述expert_mask[expert_idx]样例为例，对应的torch.where(expert_mask[expert_idx])结果如下
idx: [0, 1, 1]
top_x: [9, 10, 11]

idx对应行索引，top_x对应列索引，例如张量expert_mask[expert_idx]中，出现元素1的索引为(0, 9)、(1, 10)、(1, 11)
从物理含义来理解，top_x实际上就对应着“关乎当前expert的token索引”，第9、第10、第11个token被“路由”导向了当前所关注的expert，通过top_x可以取到“需要传入该expert的输入”，也即第9、第10、第11个token对应的隐向量

因此top_x将作为索引用于从全部token的隐向量hidden_states中取出对应token的隐向量
而idx和top_x也会组合起来被用于从expert权重张量routing_weights中取出对应的权重

并且通过行索引、列索引的组合routing_weights

3.2.4 代码块D：expert内部的前向传播


# 【代码块D】expert内部的前向传播
def forward(self, hidden_states, routing_weights):
    current_hidden_states = self.act_fn(self.w1(hidden_states)) * self.w3(hidden_states)
    current_hidden_states = self.w2(current_hidden_states)
    return routing_weights * current_hidden_states

其入参不仅有expert相应token的隐向量，还有对应expert的权重，整体是一个基于swiGLU激活的FFN

最后对FFN的输出进行加权得到该expert的实际输出，因此加权处理是在expert的内部就已经进行了

3.2.5 代码块E：final_hidden_states

最初final_hidden_states是全0张量


# 查看与当前expert有关的final_hidden_states部分，即final_hidden_states[top_x]
[[0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
 [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
 [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.]]

使用.index_add_函数后在指定位置(top_x)加上了指定值(current_hidden_states)
```
final_hidden_states.index_add_(0, top_x, current_hidden_states.to(hidden_states.dtype))
```

再次查看与当前expert有关的final_hidden_states部分，即


[[ 0.0938,  0.0509, -0.0689,  ..., -0.0182, -0.0246,  0.0468],
 [ 0.1246,  0.0642,  0.0015,  ...,  0.0100, -0.0110,  0.0219],
 [ 0.0478, -0.0192,  0.0139,  ..., -0.0039, -0.0197,  0.0475]]

第四部分混合专家模型MOE的发展史与更多实践细节

// 待更

第五部分 MoE-Mamba模型：将 Mamba 和混合专家层组合起来