一文速览DeepSeekMoE：从Mixtral 8x7B到DeepSeekMoE(含MoE架构的实现及DS LLM的简介)
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原文中文，约17500字，阅读约需42分钟。
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内容提要
本文分析了Mixtral 8x7B模型的架构与性能，指出其与GPT-4相似但参数更少。Mixtral采用MoE架构，通过选择两个专家处理每个token，提高了推理速度和效率。该模型在多项基准测试中优于Llama 2 70B和GPT-3.5，并引入GQA机制以降低参数量。总体而言，Mixtral在指令遵循和性能上表现出色。
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关键要点
- Mixtral 8x7B模型架构与GPT-4相似，但参数更少。
- Mixtral采用MoE架构，通过选择两个专家处理每个token，提高推理速度和效率。
- Mixtral在多项基准测试中优于Llama 2 70B和GPT-3.5。
- Mixtral引入GQA机制以降低参数量。
- Mixtral在指令遵循和性能上表现出色。
- Mixtral 8x7B的整体架构为47B参数，采用32K上下文。
- Mixtral是一个稀疏的专家混合网络，使用门控网络选择专家。
- Mixtral的参数总量为46.7B，但每个token仅使用12.9B参数。
- Mixtral的GQA机制降低了K、V的参数量。
- Mixtral与Llama 2和GPT-3.5的比较显示其在大多数基准测试中表现优异。
- Mixtral 8x7B Instruct通过监督微调和直接偏好优化提高指令遵循能力。
- DeepSeekMoE提出细粒度专家分割和共享专家隔离以提高模型性能。
- 细粒度专家分割允许将多样化知识更精细地分解。
- 共享专家隔离减少了专家参数的冗余，提高了模型的专业化程度。
- 负载平衡策略包括专家级平衡损失和设备级平衡损失。
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