大模型结构与混合专家（LLM & MoE）解析

元数据

分类：人工智能/大语言模型
标签：大语言模型、混合专家、Transformer、MoE
日期：2025年4月8日

核心内容总结

本文解析了大语言模型（LLM）的四种主要结构及其特点，同时介绍了混合专家（MoE）架构的设计理念和技术细节。文章还探讨了不同模型结构在理解和生成任务中的应用场景，以及如何通过 MoE 提升模型性能与计算效率。

模型结构分类

Decoder-only 模型

特点：
- 使用单向注意力机制（从左到右）。
- 模型训练和下游应用一致，适合文本生成任务。
- 高效的训练流程，具备强大的零样本（zero-shot）能力。
典型模型：GPT、Llama、BLOOM、OPT

Encoder-only 模型

特点：
- 以语言表征为目标，主要用于提取文本特征。
- 适合理解任务，但生成能力较弱。
典型模型：BERT

Encoder-Decoder 模型

特点：
- 输入采用双向注意力，输出为单向注意力。
- 在需要深度理解的任务上表现更优，但训练效率低，文本生成效果一般。
典型模型：T5、Flan-T5、BART

Prefix LM（前缀语言模型）

特点：
- 可以看作 Encoder-Decoder 的特例，权衡理解与生成能力。
典型模型：GLM、U-PaLM

混合专家（MoE）架构

什么是 MoE？

MoE 是一种通过引入多个专家网络（Experts）和门控网络（Gate）来提升计算效率的模型架构。其核心思想是根据输入特征选择性地激活部分专家网络参与计算，而非所有网络。

构成要素

专家网络：多个独立的子网络，专注于处理特定类型的输入。
门控网络：
- 通过 Softmax 激活函数选择合适的专家网络。
- 有三种模式：
  - 稀疏式：仅激活部分专家。
  - 密集式：激活所有专家。
  - Soft 式：可微分的融合方法。

放置位置

MoE 层通常放置在 Transformer 模块中的自注意力（SA）子层之后，用于优化前向传播网络（FFN）的计算效率。

应用场景

在参数量极大的模型中，例如 PaLM（5400 亿参数），MoE 能显著降低计算成本。PaLM 的 FFN 层占据了总参数量的 90%。

常见错误

⚠ 误区提醒：将 MoE 的稀疏激活机制误解为随机选择专家，而非基于输入特征的动态路由。

操作步骤

✅ 选择模型架构：根据任务需求选择 Decoder-only、Encoder-only 或 Encoder-Decoder 等架构。
✅ 设计 MoE 层：
- 确定专家网络数目 $$N$$。
- 定义门控网络的类型（稀疏式、密集式或 Soft 式）。
❗ 优化放置位置：
- 将 MoE 层嵌入 Transformer 的自注意力子层之后。
✅ 测试与调优：
- 使用不同任务场景验证模型性能，例如生成与理解任务。

数据表格示例

模型类型	注意力机制	优势	典型模型
Decoder-only	单向注意力	文本生成强，效率高	GPT、Llama
Encoder-only	双向注意力	表征提取优，理解能力强	BERT
Encoder-Decoder	双向（输入）+单向（输出）	深度理解，适合问答任务	T5、BART
Prefix LM	特殊的 Encoder-Decoder	平衡理解与生成能力	GLM、U-PaLM

📈 趋势预测

随着模型参数量的持续增长，MoE 将成为提升计算效率的核心技术之一。
更高效的稀疏门控机制可能会被开发，用于进一步减少计算成本。
Prefix LM 或类似架构可能在多模态任务中获得更广泛应用。

💡 启发点

MoE 架构通过“选择性激活”提升了大模型的效率，这是解决超大规模计算瓶颈的关键思路。
不同任务场景对模型架构提出了差异化需求，未来可能会出现更多“混合型”架构。

[思考] 延伸问题

如何改进现有的稀疏门控机制，使其更高效且不损失性能？
在小规模数据集上，是否存在轻量化 MoE 的实现方案？
Prefix LM 是否可以进一步优化以提升训练效率？

行动清单

学习并实现一个简单的 MoE 模型，测试其在小规模数据集上的效果。
深入研究 Prefix LM 的架构设计，探索其在多模态任务中的潜力。
跟踪最新的 LLM 和 MoE 技术发展动态。

来源：整理自技术文档《大模型结构与混合专家》