引言
自20世纪中叶以来，人工智能（AI）和机器学习（ML）领域经历了从早期基于逻辑推理的专家系统到如今深度学习技术的深刻转变。早期的人工智能研究主要集中在构建能够模拟人类决策过程的规则系统，这些系统依赖于明确编码的知识库和逻辑推理来解决问题。然而，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，机器学习逐渐成为主流，特别是在21世纪初，支持向量机、决策树等算法的发展为解决复杂问题提供了新的途径。
进入21世纪第二个十年，深度学习的崛起标志着AI领域的又一重大飞跃。卷积神经网络（CNNs）在图像识别方面取得了突破性进展，而循环神经网络（RNNs）则推动了自然语言处理的进步。尽管如此，随着模型规模的不断扩大，传统的密集型模型面临着计算资源的巨大挑战。在此背景下，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）作为一种创新性的解决方案应运而生。MoE通过将任务分解给多个专门化的子模型或“专家”，然后由一个门控网络根据输入数据动态选择合适的专家组合来处理特定任务，从而实现了计算效率与模型性能之间的平衡。
MoE不仅解决了传统模型在扩展性和计算效率方面的瓶颈，还为处理大规模数据集和复杂任务提供了可能。尤其是在大型语言模型（LLMs）等领域，MoE已经被证明能够在保持高精度的同时大幅降低计算成本，使得训练具有数十亿乃至数万亿参数的模型成为现实。因此，深入理解和探索MoE的技术原理及其应用前景对于推动AI技术的发展至关重要。接下来的文章将详细解析MoE的工作机制、核心组件以及它在现代AI系统中的重要地位。
混合专家模型（MoE）基础
什么是混合专家模型？
MoE，全称为Mixed Expert Models，混合专家模型，简单理解就是将多个专家模型混合起来形成一个新的模型。在理解MOE之前，有两个思想前提，可以帮助我们更容易地理解MOE架构。
一是在现实生活中，如果有一个包括了多个领域知识的复杂问题，我们该使用什么样的方法来解决呢？最简单的办法就是先拆分任务到各领域，然后把各个领域的专家集合到一起来攻克这个任务，最后再汇总结论。这个思想可以追溯到集成学习，MoE和集成学习的思想异曲同工，都是集成了多个模型的方法，区别在于集成学习不需要将任务分解为子任务。集成学习是通过训练多个基学习器来解决同一问题，并且将它们的预测结果简单组合（例如投票或平均）。而MOE是把大问题先做拆分，再逐个解决小问题，再汇总结论。
二是模型规模是提升模型性能的关键因素之一。在有限的计算资源下，用更少的训练步数训练一个更大的模型，往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。
MoE正是基于上述的理念，它由多个专业化的子模型（即“专家”）组合而成，每一个“专家”都有其擅长的领域。而决定哪个“专家”参与解答特定问题的，是一个称为“门控网络”的机制。技术上常说的门控机制，可能会先想到LSTM的门控机制，但是这里的门控机制和LSTM里的门控不一样。LSTM的门是为了控制信息流动，这里的门就更像我们日常中提到的门，选择进门或是不进门，是一个控制是否使用某个专家模型的概率分布值。
MoE的核心组件
稀疏的MoE层
混合专家模型（MoE）中的专家网络是一组相对独立的子模型，每个子模型都是针对特定任务或数据子集进行优化的。这些专家可以是简单的多层感知机（MLP），也可以是更复杂的深度学习架构，如卷积神经网络（CNNs）或循环神经网络（RNNs）。在实际应用中，专家网络被设计成能够专注于处理输入数据的不同方面，从而提高整个系统的性能和泛化能力。
每个专家网络都负责对输入数据的一部分进行建模，并基于其专门的知识做出预测。例如，在自然语言处理任务中，不同的专家可能专注于不同的语法结构、语义角色或者特定领域的术语；而在图像识别任务中，专家则可能专注于不同类型的物体或者场景特征。这种分工合作的方式使得MoE能够有效地利用各个专家的优势来应对复杂的数据分布和模式。
门控网络（Gating Network）
门控网络是MoE架构的关键组成部分，它起到了“指挥官”的作用，决定了哪些专家应该参与处理当前的输入数据。具体来说，门控网络接收输入数据，并通过某种机制计算出一个概率分布，这个分布指示了每个专家在网络输出中的贡献程度。通常情况下，门控网络会使用softmax函数来生成这样的概率分布，确保所有专家的概率之和为。
门控网络的设计对于MoE的整体性能至关重要。一方面，它需要足够灵活以适应输入数据的变化，另一方面，又要避免过度拟合训练数据。为了达到这一目标，研究人员常常采用稀疏激活策略，即只选择少数几个专家参与最终的预测过程，这样不仅可以减少计算开销，还能防止过拟合现象的发生。
换言之也就是说：将原始的Transformer框架中的FFN Layer（全连接层）替换成一个由Gate Layer和若干的FFN Layer组成的结构，通过Gate来确定一个输入将会被哪些FFN进行处理，而后对被FFN处理后的内容进行加权处理。
DeepSeekMoE
在了解了MoE的基本原理和工作机制后，我们来深入探讨DeepSeek-V3中的具体实现——DeepSeekMoE。作为DeepSeek-V3的核心架构之一，DeepSeekMoE承担了高效训练和推理的重要任务。通过引入混合专家模型（MoE）的稀疏计算机制，DeepSeekMoE显著降低了计算开销，同时保持了强大的性能表现。与传统MoE架构相比，DeepSeekMoE在专家划分、负载均衡、路由机制等方面进行了多项创新，使得模型在训练和推理过程中更加高效和稳定。具体而言，DeepSeekMoE不仅继承了MoE架构的优势，还通过高效的设计在效率与性能之间取得了更好的平衡。在DeepSeek-V3中，除前三层保留传统的FFN结构外，其他所有FFN层都被替换为DeepSeekMoE层，从而形成了一个总参数量为671B的庞大网络结构，其中每个token激活37B参数。这种创新设计使得DeepSeekMoE在处理复杂任务时表现出色，极大提升了计算效率和任务处理能力。
DeepSeekMoE 的基本架构
DeepSeekMoE 的基本架构建立在 Transformer 框架之上，在前馈网络（FFN）层引入了创新的 MoE 机制。与传统 MoE 使用较粗粒度的专家划分不同，DeepSeekMoE 采用了更细粒度的专家划分方式，使每个专家能够负责更具体的任务，从而提高模型的灵活性和表达能力。具体来说，DeepSeekMoE 的每个 MoE 层由 1 个共享专家和 256 个路由专家组成，每个 token 会激活 8 个路由专家。这种设计使得模型能够在保持高性能的同时，显著减少计算资源的消耗。
在专家机制设计上，DeepSeekMoE 也进行了创新：
共享专家与路由专家：不同于传统 MoE 中专家都是独立的设计，DeepSeekMoE 引入了共享专家的概念。共享专家负责处理所有 token 的通用特征，而路由专家则根据 token 的具体特征进行动态分配。这种分工不仅减少了模型的冗余、提高了计算效率，还使得模型能够更好地处理不同领域的任务。
稀疏激活机制：与传统的稠密模型不同，DeepSeekMoE 采用了稀疏激活机制，即每个 token 只会激活少数专家。这种机制不仅降低了计算开销，还使得模型能够更灵活地处理不同类型的输入，特别是在需要高度专业化知识的场景中。
假设模型在处理一段数学推理文本："要解决这个二次方程，我们首先需要计算判别式，然后使用求根公式。" 在传统MoE中，可能整个数学相关内容都由同一个"数学专家"处理。而在DeepSeekMoE中,共享专家会处理句子的基本语法结构和通用语言特征,不同的路由专家则分别专门处理方程识别相关的特征、判别式计算相关的特征、求根公式相关的特征等。
这种细粒度的专家划分和共享专家机制的结合，使得模型能够更精确地处理专业任务，同时保持计算效率。
动态负载均衡：无辅助损失策略
在传统的 MoE 模型中，负载均衡是一个关键问题。由于每个 token 只会激活少数专家，某些专家可能会因为处理过多的 token 而负载过高，而其他专家则可能负载过低。这种不均衡会导致计算资源的浪费，甚至可能引发路由崩溃，即所有 token 都被路由到少数几个专家，导致其他专家无法发挥作用。传统 MoE通常使用辅助损失（auxiliary loss）来鼓励负载均衡，但这种策略可能会对模型性能产生负面影响。DeepSeekMoE 提出了一种无辅助损失的负载均衡策略，通过动态调整每个专家的偏置项来实现负载均衡。无辅助损失策略是指在训练过程中，不需要引入额外的损失函数来强制负载均衡，而是通过动态调整专家的偏置项来自然实现负载均衡。假设在训练过程中，某个专家因为处理了过多的 token 而负载过高，DeepSeekMoE 会自动降低该专家的偏置项，使得其他专家能够分担部分负载。这种动态调整确保了每个专家的负载均衡，从而提高了模型的训练效率。
序列级负载均衡：防止极端不平衡
在 MoE 模型中，负载均衡可以在不同粒度上进行控制。除了全局的负载均衡（即针对整个数据集的专家分配情况）和局部级负载均衡（即针对单个 batch 或单个节点的专家分配情况），DeepSeekMoE 还引入了序列级负载均衡，作为其创新设计之一。序列级负载均衡专门针对单个输入序列内的 token 分配情况进行优化，防止单个序列内的 token 过度集中在少数专家上，从而避免极端不平衡的情况。这种细粒度的均衡策略是对全局和局部负载均衡的补充，确保即使在单个序列中，专家的负载也能保持相对均衡。这些不同级别的负载均衡策略共同作用，确保模型在不同粒度上都能高效运行。假设在一个序列中，某个 token 被过度分配到某个专家，导致该专家的负载过高。序列级平衡损失会通过调整路由机制，使得该序列中的其他 token 能够更均匀地分配到其他专家，从而避免负载不均衡。
节点限制路由：优化跨节点通信
在分布式训练环境中，跨节点的通信成本较高，尤其是在专家并行的情况下。为了减少训练过程中的通信开销，DeepSeekMoE 采用了节点限制的路由机制。每个 token 最多被发送到 4个节点，这些节点是根据每个节点上专家的亲和度得分选择的。假设在一个分布式训练环境中，某个 token 需要被分配到多个专家进行处理。DeepSeekMoE 的路由机制会优先选择与当前节点亲和度最高的专家，从而减少跨节点的通信开销。
Qwen2.5-Max
新年伊始，阿里云又给AI领域扔下了一颗重磅炸弹——全新的通义千问Qwen2.5-Max超大规模MoE模型正式发布，通义千问团队使用超过 20 万亿 token 的预训练数据及精心设计的后训练方案进行训练，通义千问Qwen 2.5-Max几乎全面超越了DeepSeek-V3、GPT-4o和Llama-3.1-405B，后二者是OpenAI和Meta最先进的开源人工智能模型。
查看过官方信息，如果有想体验的开发者可在魔搭官网地址：https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo 平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型API服务。
from openai import OpenAI //API
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-max-2025-01-25",
messages=[
{
'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{
'role': 'user', 'content': 'Which number is larger, 9.11 or 9.8?'}
]
)
print(completion.choices[0].message)
根据官方介绍Qwen2.5-Max模型性能全球领先！Qwen2.5-Max在知识（测试大学水平知识的MMLU-Pro）、编程（LiveCodeBench）、全面评估综合能力的（LiveBench）以及人类偏好对齐（Arena-Hard）等主流权威基准测试上，展现出全球领先的模型性能。
与业界领先的模型（包括 DeepSeek V3、GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet）的性能结果进行了对比。
使用对比
总的来说，Qwen2.5-Max和DeepSeek V3在AI领域各自展现了独特的优势。Qwen2.5-Max凭借其超大规模的预训练数据、先进的MoE架构以及多模态处理能力，在知识问答、编程支持、智能客服等多个应用场景中表现卓越，尤其是在处理复杂任务和长文本方面提供了强大的支持。这使得它成为企业级应用的理想选择，能够满足企业在提高效率和创新方面的高需求。
另一方面，DeepSeek V3通过其开源特性吸引了广泛的开发者社区，为个人开发者和中小企业提供了接触顶尖AI技术的机会。DeepSeek不仅性能强大，而且成本效益高，它的开放性允许用户根据自身需求进行定制化开发，极大地降低了使用门槛和开发成本。此外，DeepSeek对资源的有效利用也使其在实际部署中表现出色，无论是对于初创公司还是对算力有严格要求的企业来说，都是一个不错的选择。
综上所述，Qwen2.5-Max和DeepSeek V3虽然在市场定位和技术实现上有所不同，但都代表了当前AI技术的前沿水平。Qwen2.5-Max凭借其全面的功能和高性能在企业级市场占据了有利位置，而DeepSeek则以其开源精神和性价比赢得了开发者社区的喜爱和支持。两者都在推动AI技术的发展，并为不同类型的用户提供了多样化的解决方案。未来，随着技术的进步和市场的变化，这两款模型有望继续演进，进一步拓宽它们的应用范围和影响力。无论是在追求技术创新的企业环境中，还是在充满活力的开发者社区里，它们都将扮演重要的角色。
