混合专家方法在大语言模型（LLM）开发中的应用是什么？

介绍
随着语言模型开发的不断发展，我们发布了一篇开创性的论文——Mixtral 8x7B 论文。该模型仅在一个月前发布，通过引入一种新颖的架构范式，即“混合专家”（MoE）方法，引发了人们的兴奋。与大多数语言模型 （LLM） 的策略不同，Mixtral 8x7B 是该领域的一个引人入胜的发展。

目录
●介绍
●了解混合专家方法
●混合专家方法的工作原理
●Mixtral 8x7B 如何使用 MoE？
●与传统方法相比，使用 MoE 方法的好处
●结论

了解混合专家方法
核心组件
专家混合模型依赖于两个主要组件：路由器和专家。在决策过程中，路由器决定了对于给定的输入，应该信任哪位专家，以及如何权衡他们的结果。另一方面，专家是专门研究手头问题不同方面的个人模型。
Mixtral 8x7B 有 8 个专家可用，但它选择性地仅使用两个专家来处理任何给定的输入。专家的这种选择性利用将MoE与集成技术区分开来，后者结合了所有模型的结果。

这些专家是什么？
在 Mixtral 8x7B 模型中，“专家”表示稀疏专家混合 （SMoE） 架构中的专用前馈模块。模型中的每一层由 8 个前馈模块组成。在每个令牌和层上，路由器网络选择两个前馈块（专家）来处理令牌并累加组合它们的输出。
每个EA都是模型中一个专门的组件或功能，用于令牌的处理。专家的选择是动态的，每个代币和时间步长都不同。此体系结构旨在通过仅使用每个令牌的参数子集来增加模型的容量，同时控制计算成本和延迟。

混合专家方法的工作原理
MoE 方法包括一系列步骤：
●路由器决策：当出现新输入时，路由器决定应由哪些专家处理该输入。值得注意的是，Mixtral 的方法倾向于语法而不是专家选择的领域。
●专家预测：然后，选定的专家根据他们对问题不同方面的专业知识进行预测。这样可以对输入进行细致入微和全面的理解。
●加权组合：结合所选专家的输出得出的最终预测结果。该组合经过加权，反映了路由器对每个专家对特定输入的信任级别。

Mixtral 8x7B 如何使用 MoE？
Mixtral-8x7B 采用仅解码器模型，其中前馈模块从八组不同的参数中进行选择。在每一层，对于每个令牌，路由器网络选择两组来处理令牌并累加组合它们的输出。
这种独特的技术增加了模型的参数计数，同时保持了成本和延迟控制。尽管总参数为 46.7B，但 Mixtral 8x7B 每个令牌仅使用 12.9B 参数，从而确保了处理效率。以与 12.9B 模型相同的速度和成本处理输入和生成输出，可在性能和资源利用率之间取得平衡。

与传统方法相比，使用 MoE 方法的好处
专家混合 （MoE） 模型，包括 Mixtral 8x7B 模型中使用的稀疏专家混合 （SMoE），在大型语言模型和神经网络的上下文中提供了几个好处：
●增加模型容量：MoE 允许通过将模型划分为专门的专家组件来创建具有许多参数的模型。每个专家都可以专注于学习数据中的特定模式或特征，从而提高表征能力。
●高效计算：使用专家允许模型有选择地仅激活给定输入的参数子集。这种选择性激活可以提高计算效率，尤其是在处理稀疏数据或仅特定特征与特定任务相关时。
●适应性和专业化：不同的专家可以专注于处理特定类型的输入或任务。这种适应性使模型能够专注于不同标记或输入序列部分的相关信息，从而提高不同任务的性能。
●改进的泛化：MoE 模型显示出改进的泛化能力，使它们能够在各种任务和数据集上表现良好。专家的专业化有助于模型捕获数据中的复杂模式，从而获得更好的整体性能。
●更好地处理多模态数据：MoE 模型可以自然地处理多模态数据，其中需要集成来自不同来源或模态的信息。每个专家都可以学习处理特定的模态，并且路由机制可以适应输入数据的特征。
●计算成本控制：MoE 模型通过仅激活每个输入的参数子集来提供对计算成本的细粒度控制。此控件有利于管理推理速度和模型效率。

结论
Mixtral 8x7B 论文将 Mixture of Experts 的方法引入 LLM 世界，通过在各种基准测试中优于大型模型来展示其潜力。MoE 方法强调选择性专家利用和语法驱动的决策，为语言模型开发提供了全新的视角。
随着该领域的发展，Mixtral 8x7B 及其创新方法为 LLM 架构的未来发展铺平了道路。专家混合方法强调专业知识和细致入微的预测，将为语言模型的发展做出重大贡献。随着研究人员探索其含义和应用，Mixtral 8x7B 进入未知领域的旅程标志着语言模型开发的决定性时刻。

文章来源：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/discover-the-groundbreaking-llm-development-of-mixtral-8x7b/