MOE模型激活参数

MMoE模型是一种多任务学习模型，其经典结构特点与应用效果如下模型结构创新带门控结构的MixtureofExperts模块MMoE采用带门控结构的MoE模块来处理多任务，允许每个任务从多个专家网络中获取信息门控网络Gate引入门控网络来决定每个专家网络对每个任务的贡献程度，提供了一个更加动态和灵活的多任务；在评估中，DeepSeekV2在多种英文和中文基准上表现出顶级性能，即使其激活参数仅为21B，仍能与顶级开源模型相媲美，成为最强的开源MoE语言模型特别地，DeepSeekV2 Chat在多个评估任务中，包括GSM8KMATH和HumanEval，与DeepSeekV2 ChatRL相比，DeepSeekV2 ChatRL在MTBench和AlpacaEval 2。

deepseek的moe模型

ESSM模型是阿里之前提出的对点击率和转换率进行建模的模型，采用了典型的sharedbottom结构然而，多任务学习中存在一个问题当子任务差异较大时，多任务模型的效果可能不佳谷歌一个内容推荐团队提出了MMoE模型，考虑了多任务间的区别，取得了不错的效果动机多任务模型通过学习不同任务的联系和差异。

现在，让我们结合这些信息，对George Hotz的论点进行分析某人声称GPT4是一个176万亿参数的MoE模型若我们将这一观点与已知信息相结合，可以推测，如果GPT4真的由8个MoE模型组成，那么这一说法似乎与已知的数据相符毕竟，每个MoE模型的参数量若均分配合理，累计起来达到176万亿参数的模型规模是合理。

MoE模型的实现，如Switch Transformer，通过混合专家模型层，融合了多专家的专长，显著提升决策和预测的准确度其训练特点在于专家模型的广泛适用性，联合训练优化了门控网络，指令调优则针对不同任务进行精细化微调在实际应用中，MoE已经广泛用于大型语言模型强化学习和个性化推荐系统，例如，谷歌的Gemini。

阿里巴巴最新开源的MoE大模型Qwen15MoEA27B，基于Qwen1518B模型升级而来，具备143亿总参数数，每次推理激活27亿参数此模型性能接近70亿参数规模的大模型，却在显存使用和推理速度上显著优化然而，其143亿参数量，半精度推理需28GB显存，与70亿参数规模模型相比，显存占用高若显存充裕。

5月6日，幻方科技发布了其第二代MoE模型DeepSeekV2，继1月首推国产大模型后，这一新版本在魔搭社区开源了技术报告和模型权重，用户可以下载体验与业界常见的Dense和Sparse结构不同，DeepSeekV2采用创新的MLA架构，结合自研的Sparse结构DeepSeekMoE，显著降低计算和内存需求，提升模型性能这款236亿总。

MoE模型可以做SFT

1、传统多任务学习模型如ESSM和sharedbottom结构，当任务差异较大时，效果往往不尽人意MMoE模型旨在解决这一问题，它借鉴了sharedbottom和MoE结构，但通过多任务共享底部表示和独立的门控网络，既减少了参数量，又考虑了任务间的差异性MMoE模型的核心思想是将共享底层网络替换为MoE层，每个任务有自己的。

2、混合专家模型在AI领域已成为主流架构，其性能随着模型规模的扩大而提升，即存在Scaling Law传统MoE模型的专家数量通常受限，但DeepMind的研究通过PEER技术打破了这一限制PEER技术扩展专家数量PEER技术使得MoE模型的专家数量能够扩展到百万级别，同时保持计算成本不变PEER设计了一种新型层，每个专家仅包含。

3、相较于稠密模型，MoE模型在推理效率上具有明显优势，实际运行参数量仅为总参数量的14或18阶跃星辰CEO姜大昕认为，从千亿到万亿参数的跨越，MoE模型几乎是最佳选择，因为它在性能参数量训练与推理成本之间实现了最佳平衡除了万亿参数大模型，阶跃星辰还推出了两款多模态大模型Step15V千亿。