谷歌、UC 伯克利等证明 MoE + 指令调优起到了 1 + 1 > 2 的效果。

自 GPT-4 问世以来，人们一直惊艳于它强大的涌现能力，包括出色的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等等。这些能力让 GPT-4 成为机器学习领域最前沿的模型之一。然而，OpenAI 至今未公开 GPT-4 的任何技术细节。

上个月，乔治・霍兹（George Hotz）在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客的采访时提到了 GPT-4，并称 GPT-4 其实是一个混合模型。具体来说，乔治・霍兹称 GPT-4 采用由 8 个专家模型组成的集成系统，每个专家模型都有 2200 亿个参数（比 GPT-3 的 1750 亿参数量略多一些），并且这些模型经过了针对不同数据和任务分布的训练。

(资料图)

Latent Space 的采访内容。

这或许只是乔治・霍兹的一种推测，但这种模式确实有一定的合理性。最近，由来自谷歌、UC 伯克利、MIT 等机构的研究者联合发表的一篇论文证实：混合专家模型（MoE）与指令调优的结合能够让大型语言模型（LLM）的性能大幅提升。

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.14705.pdf

稀疏混合专家模型是一种特殊的神经网络架构，可以在不增加推理成本的情况下，为大型语言模型（LLM）增加可学习的参数。指令调优（instruction tuning）是一种训练 LLM 遵循指令的技术。该研究发现 MoE 模型比密集模型更能从指令调优中获益，因此提出将 MoE 和指令调优结合起来。

该研究在三种实验设置下进行了实证研究，包括

在没有指令调优的情况下在单个下游任务进行直接微调；指令调优后对下游任务进行 in-context 少样本或零样本泛化；指令调优后对单个下游任务进行进一步微调。

在第一种情况下，MoE 模型总体上不如具有相同计算能力的密集模型。然而，随着指令调优的引入（第二和第三种情况），FLAN-MoE_32B（Fine-tuned LAnguage Net，简写为 Flan，是一种经过指令调优的模型，Flan-MoE 即为指令调优 MoE）在四个基准任务上性能超过了 FLAN-PALM_62B，却只用了三分之一的 FLOPs。

如下图所示，在使用指令调优前，MoE→FT 不如 T5→FT。指令调优后，Flan-MoE→FT 优于 Flan-T5→FT。MoE 从指令调优中获得的收益 (+15.6) 大于密集模型 (+10.2)：

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看来 GPT-4 采用混合模型还是有点根据的，MoE 确实能够从指令调优中获得更大的收益：

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方法概述

研究者在 FLAN-MOE （是一组经过指令微调的稀疏混合专家模型）模型中使用了稀疏激活 MoE（Mixture-of-Experts）。此外，他们还用 MoE 层替换了其他 Transformer 层的前馈组件。

每个 MoE 层可理解为一个「专家」，然后，使用 softmax 激活函数对这些专家进行建模，得到一个概率分布。

尽管每个 MoE 层有很多参数，但专家是稀疏激活的。这意味着对于给定的输入 token，只使用有限的专家子集就能完成任务，从而为模型提供了更大的容量。

对于具有 E 个专家的 MoE 层，这实际上提供了 O (E^2) 种不同的前馈网络组合，从而实现了更大的计算灵活性。

由于 FLAN-MoE 是经过指令调优的模型，因而指令调优非常重要，该研究在 FLAN 集合数据集的基础上对 FLAN-MOE 进行微调。此外，该研究将每个 FLAN-MOE 的输入序列长度调整为 2048，输出长度调整为 512。

实验与分析

平均而言，在不增加任何额外计算的情况下，Flan-MoE 在所有模型尺度上都优于密集的同类产品 (Flan-T5)。

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专家数量。图 4 显示，随着专家数量的增加，初始时，模型受益于更丰富的专门子网络，每个子网络能够处理问题空间中的不同任务或方面。这种方式使得 MoE 在处理复杂任务时具有很强的适应性和效率，从而整体上改善性能。然而，随着专家数量的不断增加，模型性能增益开始减少，最终达到饱和点。

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图 3 和表 1 详细研究了不同的路由决策如何影响指令调优性能：通过 FLAN-Switch 和 FLAN-GS 策略之间的比较可以得出，激活更多的专家会在四个基准测试中提高性能。在这些基准测试中，MMLU-Direct 模型显示出最显著的改进，对于 BASE/LARGE 尺寸的模型，从 38.0% 增加到 39.9%。

值得注意的是，与等效容量的密集模型相比，指令调优显著放大了 MoE 模型在保留 MMLU、BBH 和内部 QA 和推理基准测试方面的性能。对于较大的 MoE 模型，这些优势进一步放大。例如，指令调优使 ST_32B 的性能提升了 45.2%，而对于 FLAN-PALM_62B，这种改进相对较小，约为 6.6%。

当进行模型扩展时，Flan-MoE (Flan-ST-32B) 优于 Flan-PaLM-62B 。

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此外，该研究通过 freeze 给定模型的门控函数（gating function）、专家模块和 MoE 参数进行了一些分析实验。如下表 2 所示，实验结果表明，freeze 专家模块或 MoE 组件对模型性能有负面影响。

相反，freeze 门控函数会使模型性能略有改善，尽管并不明显。研究者推测这一观察结果与 FLAN-MOE 的欠拟合有关。该研究还进行了消融实验来探究下图 5 描述了微调数据效率消融研究。

最后，为了比较直接对 MoE 进行微调和 FLAN-MOE 之间的差距，该研究对单任务微调的 MoE、单任务微调的 FLAN-MoE 和密集模型进行了实验，结果如下图 6 所示：

感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。

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