为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。
大模型发展即将进入下一阶段但目前仍面临众多难题。为满足与日俱增的实际需求，大模型参数会越来越大，数据集类型越来越多，从而导致训练难度大增，同时也提高了推理成本。为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。
MoE结构的发展
Vanilla MoE
Export Network，用于学习不同数据，一个Gating Network用于分配每个Expert的输出权重。
Sparse MoE
Experts的输出是稀疏的，只有部分的 experts 的权重> 0，其余=0 的 expert 直接不参与计算
Expert Balancing问题
不同 experts 在竞争的过程中，会出现“赢者通吃”的现象：前期变现好的 expert 会更容易被 gating network 选择，导致最终只有少数的几个 experts 真正起作用
Transformer MoE
GShard
- Transformer的encoder和decoder中，每隔一个（every other）FFN层，替换成position-wise MoE层
- Top-2 gating network
Switch Transformer
简化了MoE的routing算法，gating network 每次只 route 到 1 个 expert
GLaM
- Gshard结构
- Scale参数量
- 降低训练推理成本
MoE的分布式通信和MindSpore优化
MoE结构和普通的Dense模型的差异在于，其需要额外的AllToAll通信，来实现数据的路由(Gating)和结果的回收。而AllToAll通信会跨Node（服务器）、跨pod（路由），进而造成大量的通信阻塞问题
MindSpore的MoE优化
大模型训练主要瓶颈在于片上内存与卡间通信。常用的内存优化手段：
1）MoE并行：将不同的专家切分到不同的卡上，由于MoE的路由机制，需要使用AllToAll通信，将token发送到正确的卡上。对AllToAll的优化：分级AllToAll、Group-wise AllToAll等。
2）优化器异构：大模型训练常使用的adam系列优化器，其占用的内存往往是模型参数本身的2倍或以上，可以将优化器状态存储在Host内存上。
3）多副本并行：将串行的通信、计算拆分成多组，组件流水，掩盖通信时间。
MindSpore已使能上述优化，大幅提升了万亿参数稀疏模型的训练吞吐
Mixtral 8x7b MoE大模型
Mixtral的基础模型Mistral
- RoPE
- RMSNorm
- Transformer decoder
- Grouped Multi-Query Attention
- Sliding window attention: 优化随着序列长度增加而增长的显存占用和计算消耗
Mixtral
- 8个expert（类GPT-4）
- Top2 gating
MoE Layer的MindSpore实现
Mindformers的Mixtral支持
- 基于MindFormers实现Mixtral-8x7B MoE模型。关键结构: GQA, RoPE, RMSNorm, SiluMoE配置: 8 Experts, TopK=2, capacity c=1.1加载开源的Mixtral权重和tokenizer，推理结果对齐HF.
- 4机32卡EP,PP等多维混合并行，基于自有数据集试验性训练收敛符合预期。200 epoch loss 100.02
EP=8,MP=1时性能最佳,约1147 tokens/s/p。
MoE和lifelong learning
终身学习/持续学习的性质
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性质 |
定义 |
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知识记忆(knowledge retention) |
模型不易产生遗忘灾难 |
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前向迁移(forward transfer) |
利用旧知识学习新任务 |
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后向迁移(backward transfer) |
新任务学习后提升旧任务 |
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在线学习(online learning) |
连续数据流学习 |
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无任务边界(No task boudaries) |
不需要明确的任务或数据定义 |
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固定模型容量(Fixed model capacity) |
模型大小不随任务和数据变化 |
MoE模型+终身学习
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性质 |
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知识记忆(knowledge retention) |
√ |
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前向迁移(forward transfer) |
√ |
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后向迁移(backward transfer) |
- |
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在线学习(online learning) |
× |
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无任务边界(No task boudaries) |
√ |
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固定模型容量(Fixed model capacity) |
√ |
MoE的特点：
- 多个Expert分别处理不同分布（domain/topic）的数据
- 推理仅需要部分Expert
LLM的终身学习：
- 世界知识底座持续学习。
- Expert可插拔
- Gating Network可增删。
MoE+终身学习的典型工作
- Lifelong-MoE
- 扩展expert和gating network的维度
- 冻结旧的expert和gating network维度
- 使用正则克服遗忘灾难
Pangu-sigma
Random Routed Experts：
- 第一层，根据任务分配给不同的专家组（多个expert构成一个专家组，供一个task/domain使用）
- 第二层，使用组内随机Gating，让专家组的expert可以负载均衡。
这样可以保证某个领域对应的expert可以直接被抽取出来作为单个模型使用。
Mixtral 8x7b Demo
Mistral-MindSpore: https://github.com/lvyufeng/mistral-mindspore
Mindformer(MoE预训练)：https://gitee.com/mindspore/mindformers/
标签：expert,模型,开发,gating,AllToAll,Mixtral,MoE From： https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/18051698