趋近智
专家混合：高级架构、训练与扩展
章节 1: 稀疏专家模型基本原理
条件计算原理
稀疏专家混合模型（MoE）方法
对比密集激活与稀疏激活
基本MoE层的数学表述
章节 2: 进阶 MoE 架构
设计有效的门控网络
分层MoE结构
路由架构：线性、非线性、基于注意力
专家容量与规模考量
路由器稳定化技术
动手实践：实现自定义门控机制
章节 3: 训练动态与优化
MoE 中的负载均衡问题
辅助损失函数用于负载均衡
路由优化策略
处理丢弃令牌
专家特化退化及预防
优化器选择与超参数的影响
实践操作：实现和调整负载均衡损失
章节 4: 扩展 MoE 模型：分布式训练
分布式MoE训练中的难点
专家并行：在不同设备上分配专家
专家并行与数据并行的结合
All-to-All 通信模式
MoE 模型的流水线并行
通信优化方法（例如，重叠）
用于分布式MoE的框架和库 (例如：DeepSpeed, Tutel)
实践：配置分布式MoE训练
章节 5: 推理优化与部署
稀疏模型的推理难题
MoE推理的批处理策略
MoE 模型压缩方法
硬件加速的考量
路由器缓存与优化
大型稀疏模型的部署模式
动手实践：MoE 推理性能分析
基本MoE层的数学表述
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- 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 arXiv preprint arXiv:1701.06538 DOI: 10.48550/arXiv.1701.06538 - 这篇奠基性论文介绍了稀疏门控专家混合层，详细阐述了门控网络、Top-k路由和加权输出组合，构成了现代MoE架构的基础。
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity, William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer, 2021 Journal of Machine Learning Research DOI: 10.48550/arXiv.2101.03961 - 本文扩展了大型Transformer模型中MoE层的实际实现和扩展性，讨论了架构细节、路由机制以及专家负载均衡等训练挑战。
- Learning with Experts, Robert A. Jacobs, Michael I. Jordan, Steven J. Nowlan, Geoffrey E. Hinton, 1991 Neural Computation, Vol. 3 (MIT Press) DOI: 10.1162/neco.1991.3.1.79 - 这项开创性工作介绍了专家混合学习的概念，为将多个专业网络与门控网络结合以处理输入奠定了许多理论基础。