Qwen1.5-MoE: Matching 7B Model Performance with 1/3 Activated Parameters_qwen1.5-moe-a2.7b

大模型太卷了，总感觉天天出新的模型。今天看公众的号，看到阿里Qwen发布一款总模型7B，推理时，激活参数2.7B的大模型。仔细看了一下他的技术报告，记录一下。
技术博客：Qwen1.5-MoE: Matching 7B Model Performance with 1/3 Activated Parameters

优点：

Qwen1.5-MoE-A2.7B。它仅拥有27亿个激活参数，但其性能却能与当前最先进的70亿参数模型，如Mistral 7B和Qwen1.5-7B相媲美。相较于包含65亿个Non-Embedding参数的Qwen1.5-7B，Qwen1.5-MoE-A2.7B只有20亿个Non-Embedding参数，约为原模型大小的三分之一。此外，相比Qwen1.5-7B，Qwen1.5-MoE-A2.7B的训练成本降低了75%，推理速度则提升至1.74倍。

性能：

激活参数对比：

模型参数计算：

参考资料：huggingface

{
  "architectures": [
    "Qwen2MoeForCausalLM"
  ],
  "attention_dropout": 0.0,
  "bos_token_id": 151643,
  "eos_token_id": 151643,
  "hidden_act": "silu",
  "hidden_size": 2048,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 5632,
  "max_position_embeddings": 8192,
  "max_window_layers": 21,
  "model_type": "qwen2_moe",
  "num_attention_heads": 16,
  "num_hidden_layers": 24,
  "num_key_value_heads": 16,
  "rms_norm_eps": 1e-06,
  "rope_theta": 1000000.0,
  "sliding_window": 32768,
  "tie_word_embeddings": false,
  "torch_dtype": "bfloat16",
  "transformers_version": "4.39.0.dev0",
  "use_cache": true,
  "use_sliding_window": false,
  "vocab_size": 151936,
  "decoder_sparse_step": 1,
  "moe_intermediate_size": 1408,
  "shared_expert_intermediate_size": 5632,
  "num_experts_per_tok": 4,
  "num_experts": 60,
  "norm_topk_prob": false,
  "output_router_logits": false,
  "router_aux_loss_coef": 0.001
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

模型主要参数包括：

词汇表，多头注意力机制， FFN

• 词汇表：
  151936*2048=311164928≈0.3B
• 多头注意力机制：
  模型层数矩阵大小矩阵数量
  24 * (2048*2048) *4=402653184≈0.4B
• FFN:通常为GLU结构即三个相同结构的矩阵，并且这里是MoE所有会有多个相同的专家，即8个FFN，这里先默认是8个头，具体模型结构略有一些差异，不过模型参数计算是一致的。
  矩阵大小 * GLU* 专家数量 * 模型层数
  5632 * 2048 * 3 * 8 * 24=$6.64377754\times 10^9$ ≈6.4B
  中间会省略一些参数，如RMSNorm的参数，以及矩阵的bias。

模型结构：

主要方面创新： Finegrained experts，初始化，新的routing机制

• Finegrained experts
  DeepSeek-MoE和DBRX已经证明了finegrained experts的有效性。从FFN层过渡到MoE层时，我们一般只是简单地复制多次FFN来实现多个expert。而finegrained experts的目标是在不增加参数数量的前提下生成更多expert。为了实现这一点，我们将单个FFN分割成几个部分，每个部分作为一个独立的expert。我们设计了具有总共64个expert的的MoE，对比其他配置，我们认为这个实现能达到效果和效率的最优。
  我理解的意思就是，常规的MoE是8个专家，但是Qwen则是64个专家，怎么增加专家的数量，并且不增加参数量，那就是分割专家，对每个专家进行纵向切割，切割成8个专家，这么就会形成64个专家。
• 初始化
  模型初始化阶段至关重要。初步实验表明，从零开始训练MoE模型可能效率低下，且难以提升至预期的最优性能水平。因此，我们首先利用已有的Qwen-1.8B，将其改造为Qwen1.5-MoE-A2.7B。此外，在初始化阶段引入随机性可以显著加快收敛速度，并在整个预训练过程中带来更好的整体性能表现。
• 新的routing机制
  整合了4个总是被激活的共享expert和每次只激活其中4个的60个routing expert。