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
路由架构：线性、非线性、基于注意力
这部分内容有帮助吗？
- 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 - 这篇开创性论文介绍了现代稀疏门控专家混合层，详细阐述了如何使用带有top-k选择和噪声的线性门控网络进行负载均衡，这是线性路由器的基础。
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsely Activated Transformers, William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer, 2022 Journal of Machine Learning Research, Vol. 23 DOI: 10.5555/3540277.3540449 - 这项工作展示了简单的线性路由器（通常是top-1或top-2）在将专家混合模型扩展到数十亿参数方面的有效性，突出了其计算效率和实用性。
- Attention-based Experts Selection for Deep Neural Networks, Jung-Min Kim, Jong-Seok Lee, 2020 Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 34 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)) DOI: 10.1609/aaai.v34i04.5879 - 这篇论文提出了一种基于注意力机制的专家选择机制，通过学习为每个输入分配注意力权重来选择专家，直接阐述了基于注意力机制的路由器的概念。