本篇文章只给完全不明白 MoE 的同学介绍一下它的基本原理。
1 动机：为什么要提出 MoE？MoE 之前的模型有什么问题？
在模型预测下一个 token 时，需要很多神经元进行计算，比如下图所示的 8x8 神经元（别数了，图片是 7x8，意思一下）。
但是呢根据经验，对结果起作用的重要的神经元，可能很少（如下图黄色的点）。
所以呢，我们就想，是不是可以把这些点进行重排（如下图），这样我们就能得到8个子模型（对应8列）。这样的话如果你想查询某个特定的专家知识，你就查询矩阵对应的列，然后只跟这一列的神经元计算就好了，这样就避免了与整个矩阵进行计算。
2 MoE 是什么？接上步，怎么把相关的神经元都排到同一列呢？方法是，设计一个 Router（中文直译是路由器），让它来决定要把数据交给哪个子模型（也叫“专家”）做推理（如下图）。这就是 MoE 的关键操作。
这个 Router 也是一个映射，把一些特征向量输入给它，它会输出一个 one-hot 向量，来决定哪个子网络处理数据。
所以推理时，inputs 会先经过 Router，确认去哪个子网络之后，再经过那个选中的自网络，得到最终的 output tokens（如下图）。训练时，根据 loss 更新对应的子网络模型（也就是“专家”）参数和 Router 参数即可。此时的 loss 可以简略写成 Loss=Actual−Predictedtokens。
如此这般，虽然模型与原来有同样的参数量，但是在推理时，由于只有一个“专家”参与了计算，所以推理速度要比原来快很多。
3 这么做有什么问题？然而，按照上面的方法训练会有一个很大的问题，那就是，训练出来的结果有可能一个专家非常强而其他专家非常弱。因为训练过程中，当某个专家比较强时，Router 就更倾向于把数据分给这个专家，使得这个专家更强，导致各个专家不能平衡地学习，从而影响了模型效果。怎么办呢，？
一种方法是给 Router 增加噪声，比如 Router 预测出来是 [0,0,0,0,0,0,1,0]，那我们增加噪声让它变成 [0.04, 0.01, 0.04, 0.06, 0.03, 0.05, 0.75, 0.02]，然后在这个分布上随机采样。这样可以让数据遍布所有专家，避免了某些专家没有数据而另一个专家被着重训练的“旱的旱死、涝的涝死”的情况。
另一种方法是，给 Router 的选择赋一个惩罚。在原来的 loss 上增加一项，如果 Router 没有把数据平均分配给所有专家，我们就惩罚它： Loss=Actual−Predictedtokens+Penality 。这样就能促使 Router 尽量均匀把数据分配给每个专家。
4 MoE 有什么影响MoE 能减少内存消耗吗？
答案是不能。假设你在边缘设备上（比如你的笔记本电脑）运行 LLaMA 7b 推理，你把它量化成 Int4 模型。如果把模型改成 MoE 形式，由于模型参数量与原来是一致的，所以你推理时占用的显存不会变。但是由于你只需要在一个专家上计算，所以计算推理速度会更快。
MoE 会减少计算开销吗？
答案是能。你可以把不同专家部署在不同 GPU 上，比如这里我们把8个专家放在8个GPU上。如果有好几个用户同时发来消息时，可以经过 Router，把它们分组给不同专家，然后由各自 GPU 上的专家分别计算，算完了再收集起来做下一次 Router 判断，再分配和计算，重复这个过程。
MoE 会让训练变慢吗？
会的。因为给 Router 增加噪声后，会把本该送给某个专家的数据送给了另一个专家，让专家们训练和收敛速度变慢。
【另一个改进】所以有人提出了加速训练的方法，叫 fast feed forward networks（快速推理网络） 或者 binary tree networks（二叉树网络）。它不再只用一个 Router 给 8 个专家发数据，而是用多个 Router 逐层往下发数据，每个 Router 只需要预测出一个概率值 p，由 p 来决定是往左下发还是往右下发（0/1）。这样就能天然有一个比较均匀的前馈分布，而不需要人为增加噪声和惩罚。这样就能让 MoE 训练既能跟标准 GPT 一样快，又能在推理时比原来的 GPT 更快。
5 MoE 的实验结果下表中，一个专家的宽度是32个，所以 width = 64 表示有两个专家，width = 128 表示有4个专家。在 fast feedforward 中 w=128 则说明二叉树有两层，一共 3 个 Router 下发数据给 4 个专家。下表中的 MA 表示记忆能力，ETT 表示训练的 epoch 数量，GA 表示生成能力指标。
从表格中有数字的第一行中可以看出，单单 MoE（中间列） 比 feedforward（左边列） 训练 ETT 多了很多轮，但效果 MA 远不如 feedforward。但是 fast feedforward 的训练论数和指标效果，跟 feadforward 差不多。说明 fast feedforward 在训练速度上非常关键。
下面这张表展示了 fast feedforward 的效果，l=32 表示有128/32=8个专家，l=1表示有 128/1=128 个专家。
可以看到到，随着 Router 二叉树层数的增加，速度越来越快，效果有些许下降。
这里有一点要提醒，上面这两个表的实验是在很小的网络上进行的，不确定 GPT-3 是否有这样的敏感度。
6 总结 MoE宏观上看，对于 MoE，每个神经元原本可以连接到下一层的其他所有神经元，但是 MoE 把它们分组了，每个神经元只能连接到本组内的下一层的神经元。（有一点点像 multi-heads，但是 multi-heads 分组是为了增强各组内的特征，并没有减少计算量；MoE 在推理时显著减少的计算量。）
结果是，MoE 只损失一点点精度，就能让推理大约快好几倍，非常有利于大模型部署，赞！
到现在，MoE 已经发展出了各种方法，比如 LLaMA-MoE 模型，大家可以自行了解。
