微软联合清华提出多头混合专家机制，大幅提升专家激活率

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©作者 |  Panda W 来源 |  机器之心 混合专家（MoE）是个好方法，支持着现在一些非常优秀的大模型，比如谷歌家的 Gemini 1.5 以及备受关注的 Mixtral 8x7B。 稀疏混合专家（SMoE）可在不显著增加训练和推理成本的前提下提升模型的能力。比如 Mixtral 8×7B 就是一个 SMoE 模型，其包含 8 个专家（共 7B 参数），而其表现却可以超过或比肩 LLaMA-2 70B 和 GPT-3.5。 但是，它也有两个问题。一是专家激活率低 —— 也就是搞不好会出现下图这种情况： 具体来说，就是在优化时只有一小部分专家会被激活，如图 1a 所示（8.33% 的激活率），这会导致在学习应对复杂任务的大量专家时，会出现性能次优和效果不佳的问题。 二是无法细粒度地分析单个 token 的多重语义概念，比如多义词和具有多重细节的图块。 近日，微软研究院和清华大学提出了多头混合专家（MH-MoE）。顾 ………………………………