趋近智
专家混合模型：核心思想与实践应用
章节 1: 专家混合模型的核心原理
稀疏门控专家混合架构概述
门控网络：公式与作用
专家网络：专精与容量
MoE层的数学表述
负载均衡和辅助损失
MoE 训练中的难题：专家退化
与密集模型扩展的比较
动手实践：实现一个基本 MoE 层
章节 2: 进阶路由机制
Top-k门控及其变体的分析
噪声Top-k门控实现负载均衡
基于哈希的确定性选择路由
Switch Transformer：简化路由
软MoE：可微分路由
路由决策与专长化分析
动手实践：实现不同的路由策略
章节 3: 大规模MoE的训练与优化
分布式训练中的专家并行
结合模型并行、数据并行与专家并行
容量因子及其对性能的影响
缓解路由器Z损失不稳的办法
精度及其作用：BFloat16训练
预训练MoE模型的微调策略
实践：配置分布式训练作业
章节 4: 高效的MoE模型推理
推理面临的困难：内存与延迟
专家卸载到 CPU 或 NVMe
稀疏激活的批处理策略
MoE 模型压缩的模型蒸馏
MoE层量化技术
使用MoE模型进行推测解码
动手实践：构建优化推理管线
章节 5: MoE在现代架构中的应用
将FFN替换为Transformer中的MoE层
MoE 层的位置：频率与部位
视觉Transformer (ViT) 中的MoE
多模态模型中的MoE
架构变体及其特性
分析参数与FLOPs的权衡
实践：修改Transformer模型以使用MoE
门控网络：公式与作用
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- Hierarchical mixtures of experts and the EM algorithm, Michael I. Jordan, Robert A. Jacobs, 1994 Neural Computation, Vol. 6 (MIT Press) DOI: 10.1162/neco.1994.6.2.181 - 建立了专家混合模型的基础框架，包括门控网络在数据流导向中的作用。
- Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer, Noam Shazeer, Azalia Mirhoseini, Krzysztof Maziarz, Andy Davis, Quoc Le, Geoffrey Hinton, Jeff Dean, 2017 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1701.06538 - 介绍了稀疏门控专家混合层，这是对扩展专家混合模型的重要贡献，详细阐述了Top-k路由和负载均衡。
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity, William Fedus, Barret Zoph and Noam Shazeer, 2022 The Journal of Machine Learning Research, Vol. 23 (Microtome Publishing) DOI: 10.5555/3618408.3618585 - 描述了Transformer模型中稀疏激活专家混合层的实际应用和扩展，提供了关于路由和训练稳定性的见解。