MoE模型高效训练指南用显存换取性能提升的实践策略
MoE架构会成为大模型发展的主流方向吗？
自业界发现MoE（混合专家）架构能显著提升大模型训练与推理效率以来，这个问题便持续引发广泛探讨。
MoE，全称为Mixture of Experts，中文译为“混合专家系统”。其核心是一种模块化的稀疏激活机制。如何理解这一概念？
当前主流大模型主要分为稠密模型与稀疏模型两类。二者的关键区别在于模型推理时实际参与计算的参数数量。像OpenAI的GPT系列（GPT-1至GPT-3）以及Meta的Llama系列这类参数全部激活的模型，属于稠密模型。而仅激活并使用其中一部分参数的模型，则属于基于MoE架构的稀疏模型，这部分被使用的参数被称为“激活参数”。
从网络结构看，主流大模型多基于Transformer架构，由多个Transformer Block堆叠而成。每个Block通常包含两层：多头自注意力层和前馈神经网络层。MoE的创新之处在于对FFN层进行横向扩展，将其参数细分为多个独立的“组”，每个组即是一个“专家”。
基于此设计，对于特定输入，MoE模型仅需激活少数几个相关专家，让这部分参数工作，实现“稀疏激活”。具体激活哪些专家，则由一个称为“路由器”或“门控网络”的组件根据输入内容动态决定。
去年底，Mistral AI开源的MoE模型Mixtral 8x7B，其性能表现可媲美GPT-3.5和Llama2 70B，但推理计算消耗仅相当于一个130亿参数的稠密模型。这一突破性成果极大地激发了业界对MoE潜力的关注。
这种架构能够在增大模型总参数量的同时，让计算成本远低于同等规模的稠密模型，从而实现高效训练。在Scaling Law（缩放定律）仍被视为大模型核心发展规律的当下，MoE无疑是实现“规模效应”的理想技术路径。
随后，国内外众多AI公司纷纷跟进，推出了各自的MoE架构大模型：
今年1月，MiniMax发布了基于MoE的大语言模型abab6；
2月，昆仑万维正式发布新版MoE大模型“天工2.0”；
3月，马斯克的xAI开源了MoE大模型Grok-1，新晋独角兽阶跃星辰发布了Step-2万亿参数MoE预览版，阿里通义千问团队开源了其首个MoE模型Qwen1.5-MoE-A2.7B；
4月，元象科技发布XVERSE-MoE-A4.2B，面壁智能推出MiniCPM-MoE-8x2B；
5月，DeepSeek AI开源的MoE模型DeepSeek-V2，在多项评测中成为当前性能领先的开源MoE语言模型……
选择MoE路线的厂商日益增多。通过与国内多位深耕MoE技术的专家交流，我们发现，尽管MoE的长期前景尚未有最终定论，但在当前阶段，它无疑是大多数企业在遵循Scaling Law、追求模型规模扩展时，一个近乎必然的技术选择。
1. MoE是算力约束下的“必然产物”
MoE并非全新概念。作为一种统计学模型架构，它早在1997年便被提出。随后，随着机器学习与深度学习的发展，MoE思想被引入神经网络领域。早在2017年，便有研究成功将MoE应用于LSTM模型。
对许多从业者而言，认识到MoE可用于大模型训练，始于去年底Mistral AI的开源。但对于长期研究者来说，那次开源更像是一次成功的工程实践，让业界对MoE的认知从理论探讨走向了效果验证。
实际上，更早的线索出现在去年6月。当时有传言称，OpenAI的GPT-4可能是一个采用8x220B参数的MoE模型。尽管那时国内大模型产业刚起步，相关讨论未深入，但此次传言无疑让更多业内人士开始关注MoE的潜在价值。
阶跃星辰的算法专家透露，当社区传言GPT-4采用MoE架构时，他们并不意外，甚至能依据经验推测其大部分架构细节。
元象XVERSE的技术合伙人轩文烽也表示，他们早在2021年初Google发表Switch Transformers论文时便开始研究MoE，国内阿里研发M6模型时也有持续跟进。“而Mistral AI的开源，让MoE的实际效果变得非常直观。之后在去年12月，我们便开始策划训练自己的MoE大模型。”
诚然，MoE作为一种稀疏激活技术，其最突出的优势在于，能在总参数量不变的情况下，大幅降低实际计算量，从而提升训练与推理效率、降低成本。这正是这项并不“新”的技术，在当前算力紧缺的背景下重新焕发活力的根本原因。
大模型的规模正在指数级增长。Scaling Law表明，模型参数量的增加通常能带来性能提升。但模型的迭代极度依赖强大的算力支撑，而全球范围内的算力紧缺，已是行业共识。
稀疏化技术，包括MoE，为这一难题提供了可行的解决方案——它允许模型拥有更大的参数规模，同时其训练和推理成本又远低于同等规模的稠密模型。
面壁智能的研究员宋晨阳指出，在目前算力，特别是国内算力资源普遍有限的情况下，采用MoE架构是一个必然的趋势和务实的选择。
面壁智能与MoE渊源颇深。早在2021年6月，清华大学刘知远教授团队发布的千亿参数MoE大模型CPM-2，便是国内最早关注该方向的成果之一，而面壁智能的初始团队正是核心参与者。这份技术基因使得面壁智能持续深耕MoE与稀疏化技术的研究。
同样坚信Scaling Law的阶跃星辰，在完成千亿参数模型训练后迈向万亿规模。而要将参数量扩大到万亿级别，MoE正是在模型性能、参数量、训练与推理成本等多个维度权衡下的最佳技术路径。
具体而言，MoE模型的优势主要体现在专家化、动态化和稀疏化三个层面：
一是更强的模型表达能力。MoE融合了多个各有所长的专家子模型，既有分工又有协作，能够动态适应不同输入数据的特性，从而提升模型的整体表征能力。
二是更高效的训练与推理速度。相比于同参数量的稠密模型，MoE采用稀疏激活机制，训练时计算量更小，推理时同时激活的参数量也更少，从而能更高效地利用宝贵的计算资源。
2. 技术路径选择尚未统一
目前，采用MoE架构的厂商日益增多，整体思路相似，但在具体的架构设计细节上，业界远未达成共识。例如，模型总共需要设置多少个专家？每次推理激活多少个？是否需要设置固定的共享专家？如何平衡专家之间的负载？各家都有不同的技术选择。
一般而言，当前的MoE技术路径主要分为两种：基于已有预训练模型进行MoE化改造，或是完全从头开始训练一个MoE模型。
基于已有模型训练，通常采用一种名为“向上复用”的高效方案。具体而言，是将一个已训练好的稠密模型的前馈神经网络参数复制多份，每一份作为一个专家，然后组合成MoE模型。这样能快速得到一个总参数量巨大的模型，而所需的算力投入却小得多。
宋晨阳解释道：“这种方法的最大优势在于节省成本，因为初始模型已经学习了海量的知识。”但弊端也很明显：通过复制得到的多个专家之间可能存在高度的知识重叠，导致参数冗余。如果处理不当，就无法充分发挥MoE架构的潜力，这对工程技术提出了很高要求。
相比之下，从头开始训练虽然难度和成本更高，但能有效缓解上述问题，并且拥有更高的架构设计自由度，有望突破传统MoE的性能瓶颈，触及更高的性能上限。
目前，多数厂商选择了基于已有模型训练的路径，例如Mistral AI的Mixtral系列、通义千问的Qwen1.5-MoE-A2.7B、面壁智能的MiniCPM-MoE-8x2B等。而从公开论文来看，DeepSeek-V2则选择了更具挑战性的从头训练路线，其开源后也引起了业界的巨大反响。
阶跃星辰的做法是双管齐下：一方面坚持完全从头训练万亿参数模型，以充分挖掘MoE的潜力；另一方面在研发前期投入大量精力，从众多候选方案中筛选出更可靠的架构配置。
此外，业界在专家粒度设计上也存在分歧：专家的规模应该粗粒度还是细粒度？是否应该引入固定的共享专家？
以Mistral AI的8x7B为例，这是一个经典架构：包含8个形状完全相同的专家，路由器每次从中选择2个激活。但通义千问和DeepSeek采用了不同的思路，特别是DeepSeek，它将专家粒度切分得更细，并引入了共享专家机制。
这好比将选择范围从传统的8选2（组合数C(8,2)），转变为将每个专家再细分为8份，得到64个更小的专家单元，然后从中选择8个（组合数C(64,8)）。可选择的组合数大幅增加，模型的表达能力和灵活性理论上也会显著增强。
宋晨阳认为，这是DeepSeek MoE模型的一大创新点。
轩文烽也透露，在专家设计上，元象XVERSE也没有采用类似Mistral AI的传统做法，而是使用了更细的颗粒度，将每个专家设置为标准FFN大小的1/4。这一选择是基于多次实验验证的结果，同时他们也密切关注着业界在FFN配比上的最新技术方案。
另外，DeepSeek引入的共享专家也颇具巧思。前面提到，基于“向上复用”得到的MoE模型，专家初始化时完全一样，知识重叠难以避免。DeepSeek的策略是将这部分重叠的公共知识，用一个共享专家单独表示。对于每个输入，共享专家被固定激活，不经过路由器选择；剩余的非共享专家，则由路由器动态挑选激活。
基于这些差异，宋晨阳认为，当前市面上的MoE模型大致可分为两个流派：一是类似Mistral AI的传统流派；二是像通义千问和DeepSeek这样，追求更细专家粒度和引入共享专家的创新派架构。
至于哪种架构会成为未来主流，目前并没有定论。因为一个模型的最终性能表现，架构设计并非唯一决定因素。训练数据的质量、清洗方式、配比组织，乃至训练时数据的切分方法等，都至关重要。不同的技术选择，将通向不同的结果。
目前，面壁智能的MiniCPM-MoE-8x2B采用了类似Mistral AI的架构。考虑到其最终目标是将端侧模型做到极致，部署到每一部手机，团队也在持续讨论和实验，以探索更适合移动硬件加速的MoE架构，做出最终的技术路径选择。
3. MoE“终究是一门权衡与妥协的艺术”
随着入局者增多，MoE似乎正成为一种行业趋势。那么，它会是AI未来的终极方向吗？
对此，业界看法不一。支持者认为，它在同等参数规模下能大幅降低算力需求，在Scaling Law依然有效的今天，无疑是实现模型规模扩展的最优解。
但持保留态度者也大有人在。
今年4月底，Meta发布的Llama 3系列，包括8B、70B和仍在训练中的400B+版本。CEO扎克伯格在访谈中明确，Llama 3 400B+将是一个稠密模型。面对如此巨大的参数量，依然选择稠密架构，或许表明Meta对稀疏化技术持谨慎态度，“拒绝”了当前的MoE方案。
事实上，即便是选择了MoE的厂商，也不得不承认，尽管拥有高效训练、灵活性强等优点，MoE的局限性依然明显，它“终究是一门权衡与妥协的艺术”。
宋晨阳指出，MoE的核心优势在于算力有限时，能以更低的计算量达到相近的参数规模。但如果有充足的算力，在同等参数量下分别训练一个MoE模型和一个稠密模型，性能上通常是稠密模型更优。
本质上，FFN的表达能力是近乎无限的，但MoE为了稀疏激活，强制规定只能激活被切分后的一部分FFN，这相当于缩小了模型整体的假设空间和表示能力。
此外，无论是MoE还是广义的稀疏化，目前都存在一个“致命”挑战：缺乏特别有效的方法来降低其存储消耗。例如，一个70亿参数的模型即使通过稀疏化使计算量小于70亿，但其内存占用依然是一个70亿参数模型的规模。这在部署到手机等端侧设备时，会带来严峻的挑战。
轩文烽也表达了类似观点，他认为MoE当前的高效训练优势，某种程度上是“用显存占用换取计算效率”。虽然MoE不像稠密模型那样，参数增大后训练和推理成本急剧上升，但对于一个用42亿激活参数量达到130亿模型效果的MoE来说，推理成本是降低了，但显存占用并没有同比减少。
因此，“如何在优化显存占用的同时，保持这种高性价比的效果，可能是行业需要重点研究的课题。”
另一位从事MoE模型训练的研究员也感慨，实际训练中挑战不少。例如，训练和推理的工程复杂度高，万亿级MoE需要将专家分布在不同计算节点上，引入了额外的并行维度和网络通信开销；专家负载不平衡会拖累系统效率，极端情况可能浪费过半算力；参数利用率有待提升，每个专家都必须先成为“通才”学习基础知识，才能进一步“专精”，导致同参数量下MoE模型的表现往往不及传统稠密模型。
尽管如此，这些从业者普遍坦言，就当下的现实条件与算力约束而言，MoE肯定是一个极具希望的方向，是必然的发展趋势。
或许在算力无限的理想状态下，未必非要使用MoE。但在算力依然短缺的今天，我们无法空谈那个不存在的未来。当然，如果把目光放远到十年或二十年后，随着硬件和计算框架的演进，架构的选择或许会更加自由多样。
而在当下这个具体的时间点，从业者能做的，是基于MoE现有的技术挑战和优化空间，尽可能进行改进，使其训练更高效、性能更优、部署更易。
例如，如何为MoE设计更好的加速框架？MoE模型并不容易加速，因为涉及大量专家。这些专家该如何部署？是每个专家独占一张GPU，还是切片后分布式部署在多张卡上？这些都是待解的工程难题。
再比如，当前MoE大模型似乎出现一个趋势：参数规模不断攀升，但性能未必同步增长，有时甚至不如参数量更小的模型。一个典型的对比是，参数量达3140亿的Grok-1，其性能与Mistral AI的8x7B模型（总参数量约560亿）相当。这是为什么？
宋晨阳认为，一个核心原因在于数据质量。Scaling Law成立的前提，是拥有充足且高质量的训练数据。对于相同的架构和参数量，数据质量更高的模型，可以用更少的数据量达到同等甚至更好的效果。
此外，除了数据，决定模型性能的另一大因素是训练技巧，包括批次大小、学习率调度策略等，这些都极具讲究。目前，许多头部厂商的这些“秘诀”并未完全公开，需要更多从业者通过实践去探索。当然，也有像面壁智能这样的“逆行者”，在发布MiniCPM-2B的同时，于技术报告中详细披露了批次调度、学习率调度、词表大小选取等细节，为学界和业界提供了宝贵的参考。
轩文烽在总结XVERSE-MoE-A4.2B的研发经验时也觉得，如果重来一次，实验计划可以设计得更紧凑，研发进程或许能更快一些。
虽然大家都渴望找到那个最优解，将大模型训练得又快又好，但不可否认，技术探索没有边界，没有最优，只有更优。
MoE乃至更广泛的稀疏化技术，未必就代表了AI的终极未来，但它无疑为我们提供了丰富的技术想象空间。例如，是否可以朝着更稀疏的方向演进，将专家切分得极细，直至实现神经元级别的稀疏激活？那又会带来怎样的效果？
这无疑是一个充满前景、值得深入探索的技术方向。
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