在自然语言处理（NLP）领域，‌Transformer模型‌因其卓越的表现能力已成为当前主导架构。

然而，随着模型参数量的持续增长，‌计算资源消耗‌与‌实时推理延迟‌逐渐成为关键限制因素。为突破这一瓶颈，‌混合专家（Mixture of Experts, MoE）‌架构被提出并发展。

该架构通过动态激活多个专业化"专家"子网络，在维持甚至增强Transformer模型性能的前提下，显著提升了推理效率。本文将从以下维度展开分析：

‌Transformer与MoE在大型语言模型中的核心差异‌

‌MoE技术实现机制‌的详细解析

该架构面临的‌实际应用挑战‌与‌潜在优势

一、Transformer与MoE的基本概念

1.1 Transformer架构

‌Transformer‌作为一种采用自注意力机制的神经网络结构，在机器翻译、文本生成等领域具有广泛应用。其架构主要由编码器与解码器两大模块构成，每个模块均包含若干层级。

在每一层级内部，‌前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）‌作为核心组件，通过非线性变换处理输入数据，从而提升模型的表征能力。

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1.2 混合专家（MoE）架构

混合专家（MoE）是一种突破性的架构设计，它在Transformer框架中整合了多个"专家"模块以优化性能。

在MoE模型中，原有的单一前馈网络被重构为多个并行运行的专家网络。这些专家网络虽仍保持前馈网络的基本结构，但与Transformer中的FFN相比，其参数量更少、计算效率更高。

MoE的创新性体现在：系统不会激活全部专家，而是借助路由器（Router）的智能调度，针对每个输入单元（如文本token）实时匹配合适的专家进行处理。这种动态分配机制大幅提升了模型推理速度。

二、Transformer与MoE在解码器块上的区别

2.1 Transformer的解码器块

在标准的Transformer模型中，每个解码器块包含以下组件：

• 自注意力层：捕捉输入序列中的依赖关系。

• 前馈网络（FFN）：对自注意力层的输出进行进一步处理。

这个FFN是一个全连接的神经网络，所有输入数据都会经过相同的计算路径。

2.2 MoE的解码器块

MoE对解码器结构进行了重构，核心改进体现在以下方面：

‌前馈网络被替换为多个专家网络‌：这些专家由小型前馈网络构成，具有数量多、单个体量小的特点。

‌新增路由器模块‌：在推理阶段，路由器会为每个token筛选部分专家（默认选取前K个）参与计算。

由于模型包含多层解码器结构：

同一文本在不同解码层可能由不同专家处理

同一层内的不同token也可能被分配给相异专家

这种动态分配机制赋予MoE更强的任务适应能力，同时通过限制激活参数规模，显著提高了推理效率。

三、路由器的工作原理

路由器是MoE模型的“大脑”，负责决定每个token由哪些专家处理。其工作流程如下：

1. 生成分数：路由器为每个专家生成一个未归一化的分数（logits）。

2. softmax归一化：将这些logits通过softmax函数转换为概率分布。

3. 选择专家：根据概率分数，选择得分最高的前K个专家处理当前token。

路由器与整个网络一同训练，通过反向传播逐渐学会如何为不同的输入选择最佳专家。这种动态分配机制是MoE高效性的关键。

四、MoE面临的挑战与解决方案

尽管MoE架构设计巧妙，但在训练和实现过程中仍面临一些挑战。以下是两个主要问题及其解决方案：

4.1 挑战1：专家训练不均衡

在训练初期，所有专家的能力相似，路由器可能会随机选择某个专家（例如“专家2”）。随着训练进行，这个专家会因频繁使用而变得更强，随后被更频繁地选中，形成恶性循环：

• “专家2”被选中 → 变得更好 → 再次被选中 → 变得更强 → 反复如此。

• 其他专家则因缺乏训练机会而表现不足。

解决方案：

• 添加噪声：在路由器的输出logits中加入随机噪声，使其他专家有机会获得更高的分数，从而被选中。

• 屏蔽低分专家：将除前K个logits外的所有logits设置为负无穷，经过softmax后这些专家的分数变为零，确保训练机会的公平分配。

4.2 挑战2：专家负载不均衡

某些专家可能会比其他专家处理更多的token，导致训练资源分配不均，部分专家得不到充分优化。

解决方案：

• 限制专家容量：为每个专家设置一个处理token的上限。一旦某个专家达到限制，新的token将被分配给下一个得分最高的专家，从而保证所有专家都能参与训练。

五、MoE的优势

MoE架构在大型语言模型中展现出显著优势：

• 更快的推理速度：尽管MoE模型加载的参数量比Transformer多，但在推理时只激活部分专家，计算量大幅减少，速度更快。

• 更高的灵活性：通过动态选择专家，MoE能更好地适应不同的输入数据和任务。

• 更大的模型容量：多个专家的引入提升了模型的表达能力，而不显著增加计算成本。

一个典型的例子是MistralAI的Mixtral 8x7B，它基于MoE架构，在保持高效推理的同时，展现了强大的语言生成能力。

专家混合（MoE）是一种流行的架构，比如前段时间火爆天的 DeepSeek V3 和 R1 就是这类模型。它利用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。

下面的示意图展示了它们与 Transformer 的不同之处。

Transformer 和 MoE 在 decoder 块中有所不同：

• Transformer 使用前馈网络。
• MoE 使用 experts，它们是前馈网络，但与 Transformer 中的网络相比更小。

在推理过程中，将选择专家的子集。这使得 MoE 中的推理速度更快。

由于网络包含多个解码器层：

• 文本会在不同的层中经过不同的专家。
• 每个 token 选择的专家也各不相同。

但是，模型如何决定哪些专家是理想的呢？

这由路由器（Router）来完成。接下来我们来讨论它。

路由器就像一个多分类分类器，它对专家生成 softmax 分数。根据这些分数，我们选择前 K 个专家。

路由器与网络一起训练，并学习如何选择最合适的专家。

但这并不简单。让我们来看看其中的挑战！

挑战 1）注意训练初期的这一模式：

• 模型选择“专家 2”
• 该专家变得稍微更好
• 可能会再次被选中
• 该专家学到更多知识
• 又被选中
• 学到更多知识
• 如此循环！

许多专家因此训练不足！

我们通过两个步骤来解决这个问题：

• 在路由器的前馈输出中添加噪声，使其他专家的 logits 更高。
• 将除前 K 个之外的所有 logits 设为负无穷大，这样在 softmax 之后，这些分数就变为零。

这样，其他专家也有机会参与训练。

挑战 2）某些专家可能会比其他专家处理更多的 token，导致部分专家训练不足。

我们通过限制每个专家可处理的 token 数量来避免这种情况。

如果某个专家达到上限，输入的 token 就会被传递给下一个最合适的专家。

MoE 具有更多的参数需要加载，但由于每次仅选择部分专家，因此只有一部分参数被激活。

这使得推理速度更快。@MistralAI 的 Mixtral 8x7B 就是一个基于 MoE 的知名大型语言模型（LLM）。

下面是对比 Transformer 和 MoE 的示意图！

六、总结

Transformer与混合专家（MoE）代表了大型语言模型发展的两个重要阶段。Transformer以其简洁高效的架构奠定了NLP的基础，而MoE通过引入专家机制，进一步突破了性能和效率的瓶颈。

尽管MoE在训练中面临专家均衡性等挑战，但通过路由器优化和容量限制等解决方案，它已成为构建更强大语言模型的重要工具。未来，随着技术的不断进步，MoE有望在更多场景中大放异彩，推动NLP领域迈向新的高度。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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