【深度学习】多目标融合算法（三）：混合专家网络MOE（Mixture-of-Experts）
目录
一、引言
1.1 本篇文章侧重点
1.2 技术洞察—MoE（Mixture-of-Experts，混合专家网络）
二、MoE（Mixture-of-Experts，混合专家网络）
2.1 技术原理
2.2 技术优缺点
2.3 业务代码实践
2.3.1 业务场景与建模
2.3.2 模型代码实现
2.3.3 模型训练与推理测试
2.3.4 打印模型结构
三、总结
一、引言
经历了大模型2024一整年度的兵荒马乱，从年初的Sora文生视频到MiniMax顿悟后的开源，要说年度最大赢家，当属deepseek莫属：年中，deepseek-v2以其1/100的售价，横扫包括gpt4、qwen、百度等一系列商用模型；年底，deepseek-v3发布，以MoE为核心的专家网络技术，让其以极低的推理成本，获得了媲美gpt-4o的效果。
1.1 本篇文章侧重点
本篇文章作为年度技术洞察类文章，今天的重点不是deepseek的训练与推理，如果对训练和推理感兴趣，我在年中写过一篇训练与推理的实战，其中详细讲述了DeepSeek-V2大模型的训练和推理，详细可点击：AI智能体研发之路-模型篇（二）：DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战（只需将V2替换为V3，即可体验最新版本deepseek）。今天的重点是更深一个层次，带大家代码级认识MoE混合专家网络技术。
1.2 技术洞察—MoE（Mixture-of-Experts，混合专家网络）
MoE（Mixture-of-Experts） 并不是一个新词，近7-8年间，在我做推荐系统精排模型过程中，业界将MoE技术应用于推荐系统多任务学习，以MMoE（2018，google）、PLE（2020，腾讯）为基石，通过门控网络为多个专家网络加权平均，定义每个专家的重要性，解决多目标、多场景、多任务等问题。近1-2年间，基于MoE思想构建的大模型层出不穷，通过路由网络对多个专家网络进行选择，提升推理效率，经典模型有DeepSeekMoE、Mixtral 8x7B、Flan-MoE等。
万丈高楼平地起，今天我们不聊空中楼阁，而是带大家实现一个MoE网络，了解MoE代码是怎么构建的，大家可以以此代码为基础，继续垒砖，根据自己的业务场景，创新性的构建自己的专家网络。
二、MoE（Mixture-of-Experts，混合专家网络）
2.1 技术原理
MoE（Mixture-of-Experts）全称为混合专家网络，主要由多个专家网络、多个任务塔、门控网络构成。核心原理：样本数据分别输入num_experts个专家网络进行推理，每个专家网络实际上是一个前馈神经网络（MLP），输入维度为x，输出维度为output_experts_dim；同时，样本数据输入门控网络，门控网络也是一个MLP（可以为多层，也可以为一层），输出为num_experts个experts专家的概率分布，维度为num_experts（菜用softmax将输出归一化，各个维度加起来和为1）；将每个专家网络的输出，基于gate门控网络的softmax加权平均，作为Task的输入，所以Task的输入统一维度均为output_experts_dim。在每次反向传播迭代时，对Gate和num_experts个专家参数进行更新，Gate和专家网络的参数受任务Task A、B共同影响
