专家混合（MoE）模型通过选择性激活部分模型参数来提高性能和计算效率。尽管传统的MoE模型使用容量相同的同质专家，但这种方法在处理复杂性不同的输入时，限制了专家的专业化和参数利用。最近的研究指出，同质专家往往会收敛到相似的表示，降低其有效性。为了解决这个问题，引入异质专家可能提供更好的专业化。然而，这会带来确定最佳异质性和设计有效负载分配的挑战，以平衡效率和性能。
来自腾讯混元、东京工业大学和澳门大学的研究者们引入了一种异质专家混合（HMoE）模型，其中专家的规模各不相同，从而能更好地处理多样的token复杂性。为了应对激活不平衡问题，他们提出了一种新的训练目标，优先激活较小的专家，从而提高计算效率和参数利用率。实验表明，HMoE使用较少的激活参数实现了较低的损失，并在各种基准测试中优于传统的同质MoE模型。此外，他们还探索了优化专家异质性的策略。
MoE模型将学习任务分配给专门的专家，每个专家关注数据的不同方面。后来的改进技术引入了选择性激活部分专家的方法，提升了效率和性能。最近的发展将MoE模型整合到现代架构中，优化专家选择和负载平衡。该研究通过引入HMoE模型，扩展了这些概念，该模型使用不同规模的专家来更好地处理多样的token复杂性。这种方法带来了更有效的资源使用和更高的整体性能。
经典的MoE模型用包含多个专家和一个路由机制的MoE层替换了转换器中的前馈网络（FFN）层，该机制为每个token激活部分专家。然而，传统的同质MoE模型在专家专业化、参数分配效率和负载平衡方面存在不足。HMoE模型旨在解决这些问题，其中专家的规模各不相同。这允许更好的任务特定专业化和有效的资源使用。该研究还引入了新的损失函数，以优化较小专家的激活并保持整体模型的平衡。
该研究将HMoE模型与稠密模型和同质MoE模型进行对比，证明了其优越的性能，特别是在使用Top-P路由策略时。HMoE在各种基准测试中始终优于其他模型，随着训练的进行和计算资源的增加，优势更加明显。研究突出了P-Penalty损失在优化较小专家方面的有效性以及混合专家规模分布的优点。详细分析显示，HMoE能够根据复杂性有效分配token，较小的专家处理一般任务，而较大的专家则专注于更复杂的任务。
HMoE模型设计了不同大小的专家，以更好地应对不同复杂性的token。开发了一种新的训练目标，以鼓励较小专家的激活，从而提高计算效率和性能。实验验证了HMoE在激活更少参数的情况下相比传统同质MoE模型表现更优异，取得了更低的损失。研究表明，HMoE的方法为大规模语言模型的发展开辟了新的可能性，并有望在各种自然语言处理任务中得到应用。该模型的代码将在接受后公布。
总结：
专家混合（MoE）模型是一种通过选择性激活部分模型参数来提升性能和计算效率的先进技术。虽然传统的MoE模型使用具有相同容量的同质专家，但这种模式在处理不同复杂性的输入时，限制了专家的专业化和参数利用。为了解决这一问题，来自腾讯混元、东京工业大学和澳门大学的研究者们提出了异质专家混合（HMoE）模型，通过引入规模各异的专家来更好地处理不同复杂性的token，提高了参数利用率和计算效率。
这个HMoE模型不仅改善了传统MoE模型在专家专业化和负载平衡方面的不足，还引入了新的训练目标，旨在优先激活较小的专家。这种方法在实验中表现出了明显的优势：在减少激活参数的同时，实现了更低的损失，并在多项基准测试中优于传统同质MoE模型。研究表明，HMoE模型能够根据任务复杂性有效分配token，较小的专家处理一般任务，而较大的专家则专注于更复杂的任务，从而实现更高的整体性能。
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