如何看待Jeff Dean&Hinton投到ICLR17的MoE的工作？
Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 联手提出的 Mixture of Experts (MoE) 模型在 ICLR 2017 上的工作，绝对是深度学习领域一个非常有影响力的里程碑。他们的研究，特别是“Outrageously Large Neural Networks: The SparselyGated MixtureofExperts Layer”这篇论文，为后来大规模稀疏模型的兴起奠定了坚实的基础。
要理解他们这项工作的意义，我们得先回到那个时间点。在 2017 年左右，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，但模型规模的增长似乎也遇到了瓶颈。模型越来越大，需要的计算资源也呈指数级增长，训练和部署的成本都非常高昂。同时，一个巨大的模型在处理任何输入时，都激活了绝大多数参数，这在某种程度上是一种资源浪费。
Jeff Dean 和 Hinton 提出的 MoE 层，核心思想就是 “让模型更聪明地利用资源，只在需要的时候激活一部分参数”。听起来很简单，但实现起来却是一项巨大的工程。
这项工作的主要亮点和贡献可以从以下几个方面来详细解读：
1. 引入稀疏门控（SparselyGated）MoE：
传统的 MoE 模型是“密集的”（Dense），意思是每个输入都会被所有“专家”处理，然后通过一个加权平均的机制得到最终输出。这种模型虽然理论上可以提升容量，但计算量和参数量都非常庞大，难以扩展。
Jeff Dean 和 Hinton 提出的 MoE 是“稀疏门控”的。它的核心在于引入了一个 “门控网络”（Gating Network）。这个门控网络接收输入，然后根据输入的内容，决定将这个输入分发给哪个（或哪几个）专家进行处理。
最关键的是，他们设计的门控网络是 稀疏 的。这意味着对于每一个输入，门控网络只会选择少数几个（甚至是只有一个）专家来处理。这就好比一个大型的“决策中心”，不是所有部门都需要为同一个问题贡献力量，而是根据问题的性质，只调动最相关的专家团队。
2. 提升模型容量同时保持计算效率：
通过稀疏门控，模型可以在不显著增加实际计算量的前提下，极大地增加总体的参数量和模型的“容量”。你可以想象一下，一个拥有 1000 个专家的 MoE 模型，每个专家有 10 亿参数，总参数量就非常惊人。但如果每次只激活 2 个专家，那么实际计算时消耗的参数量和计算量，可能只相当于一个中等规模的密集模型。
这意味着模型可以学习到更丰富、更细致的特征表示，能够处理更复杂、更多样化的数据分布。每个专家可以专注于处理特定类型的数据或任务的某个方面。例如，在图像识别中，一个专家可能专门负责识别猫的特征，另一个负责识别狗的特征。
3. 硬件友好性和大规模扩展（Google Brain 的优势体现）：
Jeff Dean 是 Google Brain 的灵魂人物，深谙大规模分布式计算和硬件优化的之道。这项工作的一个重要考量就是如何让 MoE 模型在现有的和未来的硬件上高效运行。
稀疏激活的特性天然地适合于 模型并行化 和 数据并行化 的结合。你可以将不同的专家分配到不同的计算设备上，或者将拥有多个专家的模型副本分布到不同的计算节点上。当一个输入到来时，只需要将这个输入发送给相关的计算节点，完成计算后再将结果汇总。
他们还深入探讨了在硬件层面如何优化 MoE 的训练和推理，比如如何处理专家负载不均衡（Load Balancing）的问题，如何有效地路由数据等等。这些都是在实际落地过程中至关重要的问题。
4. 解决过拟合和泛化能力：
通过将参数分散到多个专家中，并利用稀疏门控，MoE 模型可以更好地避免过拟合。模型不会过度依赖于某一个特定的参数组合，而是通过多个专家协同工作来学习通用特征。
在一定程度上，MoE 模型也展现出了更好的泛化能力，能够适应训练数据中未见过但与已知模式相似的输入。
5. 为后来的“大模型”铺平道路：
这项工作可以说是开启了“大模型”时代的一个重要先声。虽然那时候还没有像 GPT3、PaLM 那样动辄万亿参数的模型，但 MoE 架构提供了一种可行的、可扩展的路径。
后来的许多巨型模型，比如 Google 的 Switch Transformer、GShard，以及一些 NLP 领域的大模型，都借鉴或直接采用了稀疏门控的 MoE 架构。它们利用 MoE 的思想，在保持可控的计算成本下，实现了前所未有的模型规模和能力。
举个更具体的例子：
想象一下，你要训练一个能理解人类语言的模型。我们知道语言非常复杂，有不同的语域、风格、主题、甚至是口音。一个密集的巨型模型可能会尝试学习所有这些细微差别，但很多参数在处理某些特定类型的输入时是“死掉”的。
而一个 MoE 模型，可以有：
一个专家擅长理解正式书面语。
另一个专家擅长理解非正式的网络聊天文本。
还有一个专家专门处理技术领域的术语。
甚至还有一个专家专门理解某种特定口音的语音转写。
当模型接收到一个新的文本时，门控网络会根据文本的特点（比如是否有技术词汇、是否是网络用语等）迅速判断，然后只将这个文本交给最相关的几个专家进行处理。这样，模型就能在不浪费计算资源的前提下，拥有处理多种语言变体的能力。
这项工作的挑战和局限性（当时的考量）：
当然，这项工作也面临着不少挑战，即使在 ICLR 2017 上也进行了探讨：
负载均衡： 如果门控网络总是倾向于将输入分发给少数几个专家，那么这些专家就会过载，而其他专家则处于闲置状态，这会降低效率并影响学习。需要设计巧妙的损失函数或门控机制来鼓励更均衡的专家使用。
通信开销： 在分布式环境中，将数据路由到正确的专家（可能在不同的设备上）会产生通信开销。优化这个路由过程非常关键。
训练稳定性： 稀疏的激活和专家的协同工作可能导致训练过程不够稳定，需要精细的调参和正则化。
专家选择： 如何选择专家数量，每个专家的规模，以及如何设计门控网络本身，都涉及到大量的实验和调优。
总而言之，Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 在 ICLR 2017 提出的 MoE 工作，不仅仅是一篇论文，它更是一种 范式的转变。它提供了一种有效的解决方案，以应对深度学习模型在规模和效率上的两难困境。这项工作深刻地影响了后续的大模型研究和发展方向，使得构建超大规模、高性能的 AI 模型成为可能，也为我们今天看到的各种强大的 AI 应用奠定了重要基础。它完美地体现了理论创新与工程实践的结合，特别是结合了 Google 在大规模系统和 AI 研究上的深厚功底。
要理解他们这项工作的意义，我们得先回到那个时间点。在 2017 年左右，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，但模型规模的增长似乎也遇到了瓶颈。模型越来越大，需要的计算资源也呈指数级增长，训练和部署的成本都非常高昂。同时，一个巨大的模型在处理任何输入时，都激活了绝大多数参数，这在某种程度上是一种资源浪费。
Jeff Dean 和 Hinton 提出的 MoE 层，核心思想就是 “让模型更聪明地利用资源，只在需要的时候激活一部分参数”。听起来很简单，但实现起来却是一项巨大的工程。
这项工作的主要亮点和贡献可以从以下几个方面来详细解读：
1. 引入稀疏门控（SparselyGated）MoE：
传统的 MoE 模型是“密集的”（Dense），意思是每个输入都会被所有“专家”处理，然后通过一个加权平均的机制得到最终输出。这种模型虽然理论上可以提升容量，但计算量和参数量都非常庞大，难以扩展。
Jeff Dean 和 Hinton 提出的 MoE 是“稀疏门控”的。它的核心在于引入了一个 “门控网络”（Gating Network）。这个门控网络接收输入，然后根据输入的内容，决定将这个输入分发给哪个（或哪几个）专家进行处理。
最关键的是，他们设计的门控网络是 稀疏 的。这意味着对于每一个输入，门控网络只会选择少数几个（甚至是只有一个）专家来处理。这就好比一个大型的“决策中心”，不是所有部门都需要为同一个问题贡献力量，而是根据问题的性质，只调动最相关的专家团队。
2. 提升模型容量同时保持计算效率：
通过稀疏门控，模型可以在不显著增加实际计算量的前提下，极大地增加总体的参数量和模型的“容量”。你可以想象一下，一个拥有 1000 个专家的 MoE 模型，每个专家有 10 亿参数，总参数量就非常惊人。但如果每次只激活 2 个专家，那么实际计算时消耗的参数量和计算量，可能只相当于一个中等规模的密集模型。
这意味着模型可以学习到更丰富、更细致的特征表示，能够处理更复杂、更多样化的数据分布。每个专家可以专注于处理特定类型的数据或任务的某个方面。例如，在图像识别中，一个专家可能专门负责识别猫的特征，另一个负责识别狗的特征。
3. 硬件友好性和大规模扩展（Google Brain 的优势体现）：
Jeff Dean 是 Google Brain 的灵魂人物，深谙大规模分布式计算和硬件优化的之道。这项工作的一个重要考量就是如何让 MoE 模型在现有的和未来的硬件上高效运行。
稀疏激活的特性天然地适合于 模型并行化 和 数据并行化 的结合。你可以将不同的专家分配到不同的计算设备上，或者将拥有多个专家的模型副本分布到不同的计算节点上。当一个输入到来时，只需要将这个输入发送给相关的计算节点，完成计算后再将结果汇总。
他们还深入探讨了在硬件层面如何优化 MoE 的训练和推理，比如如何处理专家负载不均衡（Load Balancing）的问题，如何有效地路由数据等等。这些都是在实际落地过程中至关重要的问题。
4. 解决过拟合和泛化能力：
通过将参数分散到多个专家中，并利用稀疏门控，MoE 模型可以更好地避免过拟合。模型不会过度依赖于某一个特定的参数组合，而是通过多个专家协同工作来学习通用特征。
在一定程度上，MoE 模型也展现出了更好的泛化能力，能够适应训练数据中未见过但与已知模式相似的输入。
5. 为后来的“大模型”铺平道路：
这项工作可以说是开启了“大模型”时代的一个重要先声。虽然那时候还没有像 GPT3、PaLM 那样动辄万亿参数的模型，但 MoE 架构提供了一种可行的、可扩展的路径。
后来的许多巨型模型，比如 Google 的 Switch Transformer、GShard，以及一些 NLP 领域的大模型，都借鉴或直接采用了稀疏门控的 MoE 架构。它们利用 MoE 的思想，在保持可控的计算成本下，实现了前所未有的模型规模和能力。
举个更具体的例子：
想象一下，你要训练一个能理解人类语言的模型。我们知道语言非常复杂，有不同的语域、风格、主题、甚至是口音。一个密集的巨型模型可能会尝试学习所有这些细微差别，但很多参数在处理某些特定类型的输入时是“死掉”的。
而一个 MoE 模型，可以有：
一个专家擅长理解正式书面语。
另一个专家擅长理解非正式的网络聊天文本。
还有一个专家专门处理技术领域的术语。
甚至还有一个专家专门理解某种特定口音的语音转写。
当模型接收到一个新的文本时，门控网络会根据文本的特点（比如是否有技术词汇、是否是网络用语等）迅速判断，然后只将这个文本交给最相关的几个专家进行处理。这样，模型就能在不浪费计算资源的前提下，拥有处理多种语言变体的能力。
这项工作的挑战和局限性（当时的考量）：
当然，这项工作也面临着不少挑战，即使在 ICLR 2017 上也进行了探讨：
负载均衡： 如果门控网络总是倾向于将输入分发给少数几个专家，那么这些专家就会过载，而其他专家则处于闲置状态，这会降低效率并影响学习。需要设计巧妙的损失函数或门控机制来鼓励更均衡的专家使用。
通信开销： 在分布式环境中，将数据路由到正确的专家（可能在不同的设备上）会产生通信开销。优化这个路由过程非常关键。
训练稳定性： 稀疏的激活和专家的协同工作可能导致训练过程不够稳定，需要精细的调参和正则化。
专家选择： 如何选择专家数量，每个专家的规模，以及如何设计门控网络本身，都涉及到大量的实验和调优。
总而言之，Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 在 ICLR 2017 提出的 MoE 工作，不仅仅是一篇论文，它更是一种 范式的转变。它提供了一种有效的解决方案，以应对深度学习模型在规模和效率上的两难困境。这项工作深刻地影响了后续的大模型研究和发展方向，使得构建超大规模、高性能的 AI 模型成为可能，也为我们今天看到的各种强大的 AI 应用奠定了重要基础。它完美地体现了理论创新与工程实践的结合，特别是结合了 Google 在大规模系统和 AI 研究上的深厚功底。
网友意见
这篇paper中心思想很简洁，但是实现起来trick茫茫多。另外Google一如既往的没有公开代码，个人感觉又是一篇看起来很美但是没人能重现的典型G家paper。。。
中心思想一幅图两条公式就总结完了：
简单来说每个E（Expert）是一个网络，G是用softmax算出来的一个类似于attention的gate，每个sample会根据gate被分配给k个Expert，随后再加起来。这样的好处是大大提高了模型参数数量，但是计算量不会提高太多。
可但是，细节里面trick太多了，比如G并不是简单的Softmax算出来的，很丑陋的加了个noise，然后更丑陋的强行取了k个。noise的计算方法也很丑，主要目的是为了防止训练开始的时候收敛到永远用固定的k个Expert。这里应该有不小的研究空间，可以做的更系统更美观一点。。。
这个想法看起来比较像attention，但是我认为首先应该联系最近的Xeption（Google）和ResNext（Facebook）来看。一个很有意思的insight是：跟传统机器学习模型不同，一个DNN的计算量和它含有的参数数量并不一定要是正相关的。通过把一层拆成很多并行的层，可以固定计算量而调整参数的数量。
现有经验看来，parameter数量决定了一个DNN有多容易overfit/underfit（传统VC维分析），但是同样参数数量的情况下计算量对DNN最终建模能力的影响很大，甚至起到决定性作用。于是通过固定计算量，单独改变参数数量可以有效的解决overfitting/underfitting的问题。我认为这个方向上还大有文章可以做，想搞深度学习理论的同学也可以关注一下。
类似的话题
-
Jeff Dean 和 Geoffrey Hinton 联手提出的 Mixture of Experts (MoE) 模型在 ICLR 2017 上的工作，绝对是深度学习领域一个非常有影响力的里程碑。他们的研究，特别是“Outrageously Large Neural Networks: The ............. -
最近，关于谷歌的 Jeff Dean 利用 AI 在短短 6 小时内完成芯片设计的消息，无疑在集成电路（IC）设计领域掀起了一场不小的波澜。这则消息的背后，不仅仅是技术的进步，更预示着人工智能在极其复杂和专业化领域所能发挥的颠覆性力量。AI 设计芯片的“6小时奇迹”首先，我们需要理解“设计一款芯片”.............
-
Timnit Gebru 在邮件中控诉谷歌缺乏种族多样性后被解雇，这起事件在科技界和学术界引起了广泛的关注和争议。要全面理解这件事，我们需要从多个角度进行分析：1. 事件的起因： Gebru 的核心关切： Timnit Gebru 是一位在AI伦理和公平性领域享有盛誉的科学家。她与另一位研究员 .............
-
关于Jeff Cavaliere被质疑使用假杠铃片这件事，我觉得挺有意思的，也挺值得说道说道的。这事儿吧，有点像咱们平时生活中看到的各种“名人效应”的延伸，放到健身圈里，就更容易被放大和关注。首先得说，Jeff Cavaliere是谁？他是ATHLEANX的创始人，一个在健身界非常有名、影响力巨大的.............
-
“守望先锋”的舵手易人：Jeff Kaplan 的离职，意味着什么？当“守望先锋”的首席设计师兼总监 Jeff Kaplan 在 2021 年 4 月 15 日突然宣布离职的消息时，整个游戏圈都为之震动。对于许多玩家来说，Jeff 不仅仅是一个项目的负责人，他更像是“守望先锋”的灵魂人物，是那个在直.............
-
关于网传“北大文科博士在深圳大学任教经济困难，月薪13千，上网课要求学校发网络补助”的信息，需从多个角度进行分析，结合中国高校薪酬体系、地区差异及政策背景，综合判断其真实性及合理性。 一、信息真实性分析1. 来源可信度 目前尚无权威媒体或深圳大学官方声明证实该传言。网络传言往往存在夸大或误传.............
-
关于乌克兰数学家康斯坦丁·奥尔梅佐夫（Konstantin Orelmazov）的自杀事件，目前公开的可靠信息较为有限，但结合俄乌冲突的背景和乌克兰学术界的现状，可以尝试从多个角度进行分析和探讨： 1. 事件背景的核实与可能性 身份确认：目前公开的资料中，尚未有明确的、权威的新闻来源（如BBC.............
-
关于美国太平洋司令部空军司令威尔斯巴赫（James W. "Jim" Welsbach）提到的F35战机与歼20近距离接触的事件，目前公开信息中并无直接证据表明该言论来自美国官方渠道，因此需要从多个角度进行分析和澄清。 1. 事件背景与信息来源的可靠性 美国官方声明的缺失：截至2023年，美国.............
-
关于您提到的“硅谷男子在妻子患病期间相亲，妻子病逝后迅速再婚并独吞200万抚恤金”的事件，目前没有权威媒体或官方渠道发布过相关具体信息。因此，这一事件的真实性、细节和法律性质尚无法确认。以下从法律、道德和社会角度进行分析，供您参考： 一、事件可能涉及的法律问题1. 重婚罪（若属实） 根据中国.............
-
欧盟三国领导人乘坐火车前往基辅会晤泽连斯基，这一事件反映了欧洲国家对乌克兰的持续支持，以及俄乌冲突背景下国际政治的复杂动态。以下从多个角度详细分析这一事件及其背后的局势： 一、欧盟三国领导人赴基辅的背景与意义1. 象征性行动 欧盟三国（如波兰、爱沙尼亚、捷克等）领导人乘坐火车前往基辅，是近年.............
-
中国海关查获5840块造假显卡、讯景中国官网临时关闭以及天猫旗舰店下架产品事件，涉及知识产权保护、市场秩序维护及企业合规问题，具有多重社会和行业影响。以下从多个角度详细分析： 一、事件背景与核心问题1. 海关查获假显卡 查获数量：5840块显卡，可能涉及假冒品牌（如讯景、华硕、技嘉等），或.............
-
尹锡悦当选韩国总统是2022年韩国大选的重要结果，这一事件对韩国政治、经济、社会及国际关系产生了深远影响。以下从多个维度详细分析其背景、意义及可能的未来走向： 一、选举背景与过程1. 政治格局 在野党联盟胜利：2022年韩国大选中，由自由民主党和共同民主党组成的“在野党联盟”以压倒性优势击.............
-
关于加州华裔女博士因持刀袭警被警方击毙的事件，这一案件涉及法律程序、执法权、种族问题等复杂背景，需要从多个角度进行分析。以下从法律、执法程序、社会背景、争议焦点等方面展开详细讨论： 1. 事件背景与法律依据根据公开报道，事件发生在2022年11月，加州一名华裔女性（身份为博士）因涉嫌持刀袭击警察，在.............
-
基辛格的《论中国》（On China）是美国前国务卿亨利·基辛格（Henry Kissinger）于1972年访华期间撰写的一部重要著作，也是中美关系史上的关键文献之一。这本书不仅记录了基辛格作为“中间人”在中美关系正常化过程中的角色，还系统阐述了他对中国的政治、文化、历史和外交政策的深刻观察。以下.............
-
印度承认误射导弹落入巴基斯坦境内一事，是印巴两国关系紧张的一个缩影，也反映了地区安全局势的复杂性。以下从多个维度详细分析这一事件的背景、影响及可能的后续发展： 一、事件背景与经过1. 时间与地点 事件发生在2023年6月，印度在进行军事演习时，一枚“阿金科特”（Agni5）远程导弹因技术故障.............
-
2022年2月24日，俄罗斯在乌克兰发动全面军事行动后，联合国大会通过了一项决议草案，要求俄罗斯立即从乌克兰撤军、停止军事行动，并尊重乌克兰的主权和领土完整。这一决议的通过过程和结果引发了国际社会的广泛关注，以下是详细分析： 一、事件背景1. 俄罗斯的军事行动 2022年2月24日，俄罗斯在.............
-
乌克兰副总理呼吁游戏厂商暂停在俄罗斯的业务，并点名腾讯，这一事件反映了俄乌冲突背景下，国际社会通过经济手段施压俄罗斯的策略。以下从背景、动机、可能影响及各方反应等方面进行详细分析： 一、事件背景与动机1. 俄乌冲突的经济压力 俄乌冲突已持续近两年，俄罗斯经济受到严重冲击，包括制裁、能源价格飙.............
-
瓦列里·捷杰耶夫（Valery Gergiev）作为俄罗斯著名的指挥家和马林斯基剧院的音乐总监，其被西方音乐界抵制的事件，涉及复杂的国际政治、文化立场与艺术伦理问题。以下从多个角度详细分析这一事件的背景、原因、影响及争议： 一、事件背景：捷杰耶夫与俄罗斯的政治关联1. 职业背景 捷杰耶夫自1.............
-
全国政协委员建议推广DNA数据库以实现有效打拐的建议，涉及技术、法律、伦理、实际操作等多方面因素，其可行性需从多个维度综合分析。以下从技术、法律、伦理、操作、风险等角度详细探讨： 一、技术可行性分析1. DNA数据库的原理 DNA数据库通过存储犯罪现场或失踪人员的DNA样本，利用DNA指纹技.............
-
关于俄罗斯外交部发布的所谓“乌克兰政府对顿巴斯的暴行”视频，这一问题涉及俄乌冲突的复杂背景、信息战的特征以及国际社会的争议。以下从多个角度进行详细分析： 1. 背景与视频的来源 冲突背景： 顿巴斯地区（包括顿涅茨克和赫尔松两州）自2014年以来一直是俄乌矛盾的焦点。2022年2月，俄罗斯以“保.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有