MOE系列模型-浅谈

显示全部楼层

在本文中，梳理了近期（24年7月前）部分 MOE 大模型的关键信息，包括它们的主要特点、亮点以及相关资源链接。涉及模型 Mixtral 8x7B，Mixtral 8x22B，DeepSeek-MoE，Qwen1.5-MoE，DeepSeek-V2。

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/712676995

混合专家模型的 Transformer 模型

对于 MOE 的基础，相比 dense model，MOE 的预训练速度更快，推理速度更快，但需要大量的显存。此外，MOE 的训练也有一些独有的 tips，详细的 MOE 混合专家模型基础，推荐参考：混合专家模型基础

对于一些经典的 MOE 架构模型，可以参考：详解MoE模型的前世今生

Mixtral 8*7B

论文:https://arxiv.org/abs/2401.04088
huggingface模型权重:https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
官方博客:https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/
huggingface模型代码:https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mixtral/modeling_mixtral.py

官方给出的评分来看，mixtral 8*7 和 GPT3.5 有的一比。

发布时间：23年12月
模型大小：8 个 expert MLP 层，一共45B 大小。
训练：除了预训练外，Mixtral MOE 后续还开源了一个经过 SFT + DPO 微调的版本。
模型效果：

架构：Mixtral 的 MOE 架构类似于，在 MoE 模型中，只有 FFN 层被视为独立的专家，而模型的其他参数是共享的。大致参数为：

对 moe 架构不太了解的朋友，可以参考这篇博客混合专家模型基础（推荐）。

参考 huggingface 中的 mixtral 和 mistral 实现对比，差异在于 mixtral 中将传统 transformer decoder layer 中的 FFN 替换为了 block_sparse_moe。

主要逻辑为：

其中为专家对应的网络，具体展示为下面 huggingface 实现中的 MixtralBlockSparseTop2MLP。mixtral 中采用了 8 个 expert，每次推理使用选取 top 2 的 expert 进行推理。比如输入一句话 你好，今天，那么我们每个 token 都会选出 top 2 的 expert 来负责这个 token 的预测，因此在推理 你好，今天 时，有概率所有 expert 都会参与到计算当中，具体可以参考 MixtralSparseMoeBlock 的实现。

mixtral 论文中提到专家分配在不同主题（如ArXiv论文、生物学和哲学文档）中没有明显的模式，只有在DM数学中显示出边际上的差异，这可能是由于其数据集的合成性质和有限的自然语言覆盖范围所致。router 在某些句法结构上表现出一定的结构化行为（比如 python 的 self 等），同时连续标记通常被分配给相同的专家。

huggingface 中的 mixtral 核心代码：

classMixtralDecoderLayer(nn.Module):
def__init__(self,config:MixtralConfig,layer_idx:int):
super().__init__()
self.hidden_size=config.hidden_size
self.self_attn=MIXTRAL_ATTENTION_CLASSES[config._attn_implementation](config,layer_idx)

self.block_sparse_moe=MixtralSparseMoeBlock(config)
self.input_layernorm=MixtralRMSNorm(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)
self.post_attention_layernorm=MixtralRMSNorm(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)

defforward(
hidden_states:torch.Tensor,
attention_mask:Optional[torch.Tensor]=None,
#此处省略参数..
)->Tuple[torch.FloatTensor,Optional[Tuple[torch.FloatTensor,torch.FloatTensor]]]:

residual=hidden_states
hidden_states=self.input_layernorm(hidden_states)
hidden_states,self_attn_weights,present_key_value=self.self_attn(
#此处省略参数
)
hidden_states=residual+hidden_states
residual=hidden_states
hidden_states=self.post_attention_layernorm(hidden_states)

# Mixtral 将原本的 hidden_states = self.FFN(hidden_states)替换为了：
hidden_states,router_logits=self.block_sparse_moe(hidden_states)

hidden_states=residual+hidden_states
outputs=(hidden_states,)

returnoutputs

huggingface 中 block_sparse_moe 的实现（省略部分次要代码）：

classMixtralSparseMoeBlock(nn.Module):
def__init__(self,config):
super().__init__()
self.hidden_dim=config.hidden_size
self.ffn_dim=config.intermediate_size
self.num_experts=config.num_local_experts
self.top_k=config.num_experts_per_tok

self.gate=nn.Linear(self.hidden_dim,self.num_experts,bias=False)
self.experts=nn.ModuleList([MixtralBlockSparseTop2MLP(config)for_inrange(self.num_experts)])

self.jitter_noise=config.router_jitter_noise

defforward(self,hidden_states:torch.Tensor)->torch.Tensor:
batch_size,sequence_length,hidden_dim=hidden_states.shape
hidden_states=hidden_states.view(-1,hidden_dim)
router_logits=self.gate(hidden_states)#(batch*sequence_length,n_experts)

routing_weights=F.softmax(router_logits,dim=1,dtype=torch.float)
routing_weights,selected_experts=torch.topk(routing_weights,self.top_k,dim=-1)
routing_weights/=routing_weights.sum(dim=-1,keepdim=True)
#wecastbacktotheinputdtype
routing_weights=routing_weights.to(hidden_states.dtype)

final_hidden_states=torch.zeros(
(batch_size*sequence_length,hidden_dim),dtype=hidden_states.dtype,device=hidden_states.device
)

#Onehotencodetheselectedexpertstocreateanexpertmask
#thiswillbeusedtoeasilyindexwhichexpertisgoingtobesollicitated
expert_mask=torch.nn.functional.one_hot(selected_experts,num_classes=self.num_experts).permute(2,1,0)

#Loopoverallavailableexpertsinthemodelandperformthecomputationoneachexpert
forexpert_idxinrange(self.num_experts):
expert_layer=self.experts[expert_idx]
idx,top_x=torch.where(expert_mask[expert_idx])

#Indexthecorrecthiddenstatesandcomputetheexperthiddenstatefor
#thecurrentexpert.Weneedtomakesuretomultiplytheoutputhidden
#statesby`routing_weights`onthecorrespondingtokens(top-1andtop-2)

current_state=hidden_states[None,top_x].reshape(-1,hidden_dim)
#current_state:shape(n_i,hidden_dim)
#所有current_state的长度n总和为batch*sequence_length
current_hidden_states=expert_layer(current_state)*routing_weights[top_x,idx,None]

#However`index_add_`onlysupporttorchtensorsforindexingsowe'lluse
#the`top_x`tensorhere.
final_hidden_states.index_add_(0,top_x,current_hidden_states.to(hidden_states.dtype))
final_hidden_states=final_hidden_states.reshape(batch_size,sequence_length,hidden_dim)
returnfinal_hidden_states,router_logits

其中：MixtralBlockSparseTop2MLP 长这样：

classMixtralBlockSparseTop2MLP(nn.Module):
def__init__(self,config:MixtralConfig):
super().__init__()
self.ffn_dim=config.intermediate_size
self.hidden_dim=config.hidden_size

self.w1=nn.Linear(self.hidden_dim,self.ffn_dim,bias=False)
self.w2=nn.Linear(self.ffn_dim,self.hidden_dim,bias=False)
self.w3=nn.Linear(self.hidden_dim,self.ffn_dim,bias=False)

self.act_fn=ACT2FN[config.hidden_act]

defforward(self,hidden_states):
current_hidden_states=self.act_fn(self.w1(hidden_states))*self.w3(hidden_states)
current_hidden_states=self.w2(current_hidden_states)
returncurrent_hidden_states

根据模型参数量 45B 来推理的话，如果用 fp16 的话推理的话，得需要至少 90GB 以上的显存，如果用 4 bit的话，30GB 显存就够了。量化的生成速度，可以参考下面 redis 中的评论，大致为：

推理精度	设备	速度 tokens/s
Q4_K_M	单卡 4090 + 7950X3D	20
Q4_K_M	2 x 3090	48.26

redis:https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/18jslmf/tokens_per_second_mistral_8x7b_performance/

如果有 100+GB 以上显存，可以用 vllm 快速搭建测试 api：

dockerrun--gpusall\
-eHF_TOKEN=$HF_TOKEN-p8000:8000\
ghcr.io/mistralai/mistral-src/vllm:latest\
--host0.0.0.0\
--modelmistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1\
--tensor-parallel-size2#100+GB显存\
--load-formatpt#neededsinceboth`pt`and`safetensors`areavailable

NVIDIA 的 TensorRT-LLM 博客中发出了对 Mixtral 8*7B 的吞吐量 benchmark （using input and output sequence lengths of 128）：

文中没有给出当 sequence lengths 最大时候的吞吐量，但根据上图数据，可以猜测 2个 H100 部署 8*7B 正常服务用户时，平均吞吐量应该可以大于 7500Tokens/秒，根据 H100 的功耗计算电费成本的话，生成 1M token 需要耗约为 0.02 度电。

DeepSeek-MoE

github:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-MoE
论文:https://arxiv.org/pdf/2401.06066

训练：整个模型在 2T 的中英文预料上训练，实现了和 DeekSeek 7B 及 LlaMA 2 7B 差不都的效果。
模型效果： DeepSeekMoE 16B 推理时候，只用到了2.8B 的参数，整体的 FLOPs 是 LlaMA 2 7B 的 39.6%；推理速度更快的同时，效果也不差。

架构：DeepSeekMoE 16B 主要亮点在于 fine-grained expert segmentation 和 shared experts isolation.

Fine-grained Expert Segmentation

如上图B，DeepSeek-MoE 在减少了每个 expert FFN intermediate hidden dimension 的同时，增加激活的 expert 的数量，依次保证总体激活的 expert 的参数量一致。DeepSeekMoE 论文种认为，组合数量的提升，有利于 gate 更准确地选择 expert。

如当我们有 16 个 expert，然后选 top 2 进行推理时，activate expert 的组合数量有种组合，但当将每个 expert 参数缩小 4 倍，expert 个数增加为 64 时，选取 top 8 进行推理时， activate expert 的组合书来给你就有种。

Shared Expert Isolation

如上图C，设立一部分 Shared Expert，每次推理的时候都会激活。

Qwen1.5-MoE

官方博客:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-moe/
github:https://github.com/QwenLM/Qwen2
huggingface权重:https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat

架构重点： 类似于 DeepSeek-MoE，Qwen1.5-MoE 也尝试了 Finegrained experts，整个模型总共设计了 64 个 expert；而后在 routing 机制种也尝试了 Shared Expert Isolation ：采用了 4个总是被激活的共享expert和每次只激活其中4个的60个routing expert。
训练：官方博客种表示：从零开始训练MoE模型可能效率低下，且难以提升至预期的最优性能水平。因此，Qwen1.5-MoE 首先利用已有的Qwen-1.8B，将其改造为Q wen1.5-MoE-A2.7B。此外，在初始化阶段引入随机性可以显著加快收敛速度，并在整个预训练过程中带来更好的整体性能表现。
模型效果：模型在推理时，总的激活参数为 2.7B。但实现的效果也不错：

官方博客中发布了采用 vllm 部署时候的性能(单个NVIDIA A100-80G GPU 部署 Qwen1.5-7B和Qwen1.5-MoE-A2.7B)：

看来 MoE 架构在不牺牲生成质量的情况下，的确可以极大提高吞吐量，降低大模型生成成本。

DeepSeek-V2

github:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2
论文:https://arxiv.org/abs/2405.04434
权重下载:https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v2-669a1c8b8f2dbc203fbd7746
huggingface模型代码:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat-0628/blob/main/modeling_deepseek.py

DeepSeek-V2 文中推出了 DeepSeek-V2-Lite 与 DeepSeek-V2 一小一大 2个版本。

模型大小： DeepSeek-V2 整个模型有 236B 参数，其中推理激活参数为 21B。具体的架构参数可以查看：huggingface DeepSeek V2 config
模型效果：

推理速度：

DeepSeek V2 首先对模型进行了 KV Cache 量化，将参数转换为了 FP8。在单机 8卡 H800 的节点上部署 DeepSeek-V2，可以达到约 50K tokens/秒的吞吐量

推理效果，中文水平更强一些，英文水平于 Mixtral 8*22B 有的一比：

模型架构重点：其中，架构采用了 MLA 取代 MHA，同时 MOE 架构采用了 DeepSeekMoE 的 fine-grained expert segmentation 和 shared experts isolation。整体的 DeepSeek Layer 架构如下：

DeepSeekMoE

如上图展示的，DeepSeek-V2同样采用了 DeepSeekMoE 的策略，其中有 2 个 shared experts ， 160 个 routed experts（每次只激活 6 个）

Multi-Head Latent Attention

DeepSeek-V2 中着重讲了这一部分的优化。

Low-Rank Key-Value Joint Compression

为了减少 KV cache，MLA 提出将 k, v 的计算方式变为：

其中，

q 的计算方法变为：

其中，

因此，k，v 均从进一步计算得来。在推理时候，传统 MHA 需要 cache ，但通过以上变化后，只需要 cache 即可。这样，点积就变成了。

推理过程中，可以合并，以此达到减少 cache 同时，不会增加太多的计算量。

Decoupled Rotary Position Embedding

以上方案的一个问题是，不兼容 RoPE。由于 RoPE 的存在，

不再是单纯的，而是需要内积上相对位置矩阵，因此就无法简单得合并。

MLA 采用了以下 decoupled RoPE 方案：

大概思路是，在原先的 qk 中，增加几个维度，用来注入 RoPE 位置信息，比较值得注意的是，k 新增加的维度是所有 head 共享的。其中，, , 因此，q,k 的维度增加到了。

更深入的 MLA 解读，可以参考：缓存与效果的极限拉扯：从MHA、MQA、GQA到MLA 或 deepseek v2 原论文。

文中给出了 MLA 与 MHA, GQA 的效果对比：

MLA 的 KV 的 cache 数量比 MHA, GQA 少了不少。

MLA KV cache 比 MHA 小的同时，效果也不会太差。

预训练： 相比于 DeepSeek 67B，DeepSeek-V2 训练集中有更多的中文数据，同时 DeepSeek V2 对数据过滤算法进行了改进，包括筛除有争议的内容等；DeepSeek V2 使用于 DeepSeek 67B 同样的 tokenizer，vocab size 为 100k，预训练语料约有 8.1T tokens，其中中文比英文多了 12%。整个预训练花费了172.8K GPU hours 的算力。

超长上下文： 在适配了 Yarn 之后，额外在 32k 的数据集上训练了 1000 steps，batch size 为 576。文中表示，尽管是在 32K 数据集上训练，但在 128K 的大海捞针测试中，模型表现也不错：

SFT：在包含了 1.5M 组训练实例的数据集上，微调了 2 个 epoch。
RLHF： 采用了 GRPO 来节省 RL 训练的成本，主要是将 PPO 过程中的 advantage 替换成了，因此在 RLHF 过程中就不需要 Value model 了。具体算法如下：

在 RLHF 训练过程中，采取了 2 阶段训练。首先进行了 reasoning alignment，而后进行 human preference alignment。

更多训练细节欢迎参考 DeepSeek-V2 论文

Mixtral 8*22B

官方博客:https://mistral.ai/news/mixtral-8x22b/
huggingface开源模型:https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1

架构：架构与 mixtral 8*7B 架构一样，在 huggingface 中使用的都是MixtralForCausalLM ，但 22B 的各方面参数大一点，比较特别的是 context window 从 32k 升级到了 65k， vocab_size 也更大一些。
支持 function calling，不过好像没有透露具体的 function calling 训练细节。
数学和 coding 能力明显超越 llama2 70B
似乎对中文的支持不是很好。

Mistral 团队开源的模型，都比较注重 coding 和 math 的能力，Mixtral 系列的模型在这方便表现也是比较好：