“小显存”也能启动大模型

DeepSeek详解：让小显存也能承载大模型的技术原理

©作者|Zane

来源|神州问学

DeepSeek 爆火引发的思考

最近，AI 领域可谓是热闹非凡，DeepSeek 凭借其独特的技术和出色的性能，迅速在全球范围内走红，成为了众人瞩目的焦点。它的爆火，不仅仅是一款产品的成功，更是引发了整个行业对于技术创新和发展方向的深入思考。

DeepSeek 之所以能够在众多 AI 产品中脱颖而出，关键在于其采用了创新的混合专家架构（MoE，Mixture of Experts）。这种架构打破了传统大模型的设计思路，为大模型的发展开辟了一条新的道路。在传统的大模型中，所有的参数在每次计算时都会被激活，这就导致了计算资源的大量浪费和计算效率的低下。而 MoE 架构则不同，它通过引入多个专家网络，使得模型在处理不同的任务时，可以动态地选择最合适的专家进行计算，从而大大提高了计算效率和资源利用率。

MoE 架构究竟是什么

那么，MoE 架构究竟是什么呢？简单来说，MoE 架构就像是一个庞大的专家团队，每个专家都有自己擅长的领域 。在这个架构中，主要包含两个核心组件：专家网络（Expert Networks）和门控网络（Gating Network）。

专家网络，是由多个独立的子模型组成，每个子模型都可以看作是一个 “专家”，它们专门负责处理特定类型的数据或任务。比如说，在处理自然语言时，有的专家擅长处理语法分析，有的专家则对语义理解更为精通。这些专家各司其职，通过各自的专业能力，为模型的最终决策提供支持。就好比在一家医院里，不同的科室医生（专家）负责诊断和治疗不同类型的疾病，心内科医生专注于心脏疾病，神经科医生则擅长处理神经系统问题。

而门控网络，则像是这个专家团队的 “调度员”。它的主要职责是根据输入数据的特点，计算出每个专家网络对当前输入数据的 “适配度”，然后选择最合适的专家网络来处理这些数据。门控网络会根据输入文本的主题、语法结构等特征，判断应该将这个任务分配给哪个或哪些专家网络。还是以医院为例，门控网络就像是医院的导诊台，根据患者的症状表现，将患者引导至最合适的科室，让专业的医生进行诊断和治疗。

在实际运行过程中，当一个输入数据进入 MoE 架构时，门控网络首先会对其进行评估，确定哪些专家网络最适合处理这个数据。然后，这些被选中的专家网络会被激活，对输入数据进行处理。最后，各个专家网络的输出结果会被汇总起来，形成最终的输出。整个过程就像是一场高效的团队协作，每个成员都发挥着自己的优势，共同完成任务。

MoE 模型的参数奥秘

（一）全部参数与激活参数的差异

在 MoE 模型中，全部参数和激活参数是两个关键概念，它们之间存在着显著的差异。以 DeepSeek-V3 为例，它拥有高达 6710 亿的总参数，这些参数构成了模型的庞大知识体系，就像是一个巨大的图书馆，里面存放着各种各样的知识。然而，在实际推理过程中，并不是所有的参数都会被用到，真正被激活参与计算的参数仅为 370 亿 。这就好比我们在图书馆中查找资料时，并不会翻阅所有的书籍，而是根据具体需求，有针对性地选择相关的书籍进行查阅。

这些激活参数，是模型根据输入数据的特点，通过门控网络从全部参数中筛选出来的。它们是解决当前任务最为关键的部分，能够快速、有效地对输入数据进行处理，从而得出准确的结果。就像在一场考试中，我们会运用平时所学的知识（全部参数），但真正用于解答当前题目的，只是其中一部分相关的知识点（激活参数）。

（二）推理时只加载激活参数的原因

MoE 模型在推理时只加载激活参数，主要基于以下几个重要原因。首先，从计算成本的角度来看，加载全部参数进行推理会消耗大量的计算资源和时间。在实际应用中，尤其是在处理大规模数据和高并发请求时，这种计算成本是非常高昂的，可能会导致系统的响应速度变慢，无法满足实时性的要求。而只加载激活参数，则可以大大减少计算量，提高推理效率。例如，在一个实时翻译系统中，如果每次翻译都需要加载模型的全部参数，那么翻译的速度将会非常慢，无法满足用户的即时需求。而通过只加载激活参数，系统可以快速地对输入的文本进行处理，实现快速、准确的翻译。

其次，从显存占用的角度考虑，全部参数的存储需要占用大量的显存空间。对于一些硬件资源有限的设备来说，这可能是一个无法承受的负担。而激活参数的数量相对较少，占用的显存空间也相应较小，这使得模型能够在资源有限的设备上运行。比如，在一些移动设备或嵌入式系统中，由于硬件配置相对较低，无法支持大规模参数模型的运行。而 MoE 模型只加载激活参数的特性，使得这些设备也能够运行大模型，实现智能交互的功能。

只加载激活参数还可以提高模型的灵活性和适应性。在不同的任务和场景中，模型需要处理的数据特点和需求各不相同。通过只加载与当前任务相关的激活参数，模型可以根据具体情况快速调整计算资源的分配，更好地适应不同的任务需求。就像一个多功能工具，根据不同的工作任务，选择合适的工具部件进行操作，既高效又灵活。

MoE 是大模型的未来出路吗？

（一）MoE 的显著优势

从目前的发展态势来看，MoE 展现出了诸多令人瞩目的优势，使其成为大模型发展的有力候选方向。首先，在计算效率方面，MoE 的动态专家选择机制大大减少了不必要的计算开销 。与传统的稠密模型相比，MoE 能够根据输入数据的特点，精准地激活相关的专家网络，避免了所有参数的冗余计算。这种高效的计算方式，不仅降低了计算成本，还能显著提升模型的推理速度，使其能够更快地响应用户的请求。就像在一场复杂的知识竞赛中，MoE 模型能够迅速调动最擅长该领域知识的专家，快速给出准确答案，而无需浪费时间去搜索整个知识体系。

其次，MoE 在模型扩展性上具有先天的优势。随着数据量和任务复杂度的不断增加，模型需要不断扩展以适应新的需求。MoE 架构通过简单地增加专家网络的数量，就可以轻松地扩展模型的容量，而不会对计算资源造成过大的压力。这使得模型能够处理更加复杂的任务，应对不断增长的数据挑战。例如，当我们需要处理多语言翻译任务时，只需要为每种语言添加相应的专家网络，MoE 模型就能轻松胜任，而传统模型则可能需要进行大规模的结构调整和重新训练。

MoE 还能够提升模型的灵活性和适应性。不同的任务和数据分布往往需要不同的模型能力来处理。MoE 通过其灵活的专家选择机制，能够根据任务的需求动态地调整模型的计算资源，从而更好地适应各种复杂的任务和数据场景。在处理图像识别和自然语言处理的多模态任务时，MoE 可以根据输入数据的类型，自动选择相应的图像专家和语言专家进行协同处理，实现更加准确和智能的任务执行。

（二）面临的挑战

尽管 MoE 展现出了巨大的潜力，但它也并非完美无缺，在实际应用中仍然面临着一些严峻的挑战。首先，训练稳定性是 MoE 面临的一大难题。由于 MoE 模型依赖于门控网络来动态选择专家，门控网络的学习过程可能会出现不稳定的情况，导致专家选择的偏差，进而影响整个模型的训练效果。在某些情况下，门控网络可能会过度依赖某些专家，而忽视了其他专家的作用，使得模型的性能无法得到充分发挥。这就好比一个团队中，领导者总是倾向于选择某些熟悉的成员，而忽略了其他成员的潜力，导致团队整体效率低下。

其次，显存压力也是 MoE 需要解决的问题之一。显存压力主要体现在两个方面。一方面，虽然 MoE 在推理时只加载激活参数可以减少显存占用，但在训练过程中，仍然需要存储全部参数，这对于显存的要求依然很高。另一方面，随着模型规模的不断扩大和任务复杂度的增加，即使只加载激活参数，也可能会对显存造成较大的压力。例如，在处理大规模图像数据集或进行复杂的多模态任务时，激活参数的数量也可能会变得非常庞大，从而对显存提出更高的要求。为了解决显存压力问题，研究人员可以考虑采用分布式训练、模型压缩等技术，以降低显存的占用。同时，也可以进一步优化门控网络的设计，提高专家选择的效率，减少不必要的参数激活，从而降低显存需求。虽然 MoE 在推理时只加载激活参数，但在训练过程中，所有专家网络的参数都需要加载到内存中，这对于显存的要求非常高。特别是在处理大规模模型时，显存不足可能会导致训练无法正常进行，或者需要频繁地进行数据交换，降低训练效率。这情景就如同一个仓库，虽然平时只需取出部分货物使用，但在盘点和整理时，需将所有货物都堆放在仓库中，对仓库的空间要求极高。

门控机制的设计也是 MoE 面临的挑战之一。一个良好的门控机制应当能够精准地判断输入数据的特点，选择最为合适的专家网络进行处理。然而，当前的门控机制仍存在一些局限性，比如对复杂数据的判断能力欠佳，容易受到噪声数据的干扰等。这或许会致使专家选择不准确，进而影响模型的性能和效果。恰似一个导航系统，如果无法准确地识别路况和目的地，就可能会引导用户走上错误的道路。

（三）发展前景探讨

尽管面临挑战，但 MoE 的发展前景依然十分广阔。随着技术的持续进步，研究人员正在积极探寻各种方法来解决 MoE 面临的问题，推动其在大模型领域的广泛应用。在训练稳定性方面，研究人员提出了一系列改进算法，如引入辅助损失函数、优化门控网络的训练过程等，以提高门控网络的准确性和稳定性，确保专家选择的合理性。这些方法仿若给门控网络安装了一个智能校准器，使其能够更加准确地选择合适的专家。

在显存压力方面，一些新的技术和架构也在不断涌现。例如，采用分布式训练的方式，将模型的参数分布在多个计算节点上，减少单个节点的显存压力；或者利用压缩技术，对模型参数进行压缩存储，降低内存占用。这些技术就像是给显存做了一次 “瘦身” 手术，使其能够更加高效地存储和处理模型参数。

在门控机制设计方面，研究人员也在不断尝试新的方法和思路。例如，结合深度学习和强化学习的技术，让门控网络能够根据不同的任务和数据场景，自动学习和调整选择策略，提高门控机制的智能性和适应性。这就如同给门控机制赋予了一个 “智慧大脑”，使其能够更加灵活地应对各种复杂情况。

从应用领域来看，MoE 模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域都有着巨大的应用潜力。在自然语言处理中，MoE 可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务，提高语言处理的准确性和效率；在计算机视觉中，MoE 可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务，提升图像理解和处理的能力；在语音识别中，MoE 可以用于语音识别、语音合成等任务，增强语音交互的体验。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，MoE 有望成为大模型领域的主流架构，引领人工智能技术的新一轮发展。

总结与展望

MoE 架构作为大模型领域的创新技术，以其独特的专家网络和门控网络设计，为大模型的发展带来了新的曙光。它在计算效率、模型扩展性和灵活性等方面展现出的显著优势，使其成为解决大模型发展瓶颈的有力武器。尽管目前 MoE 还面临着训练稳定性、显存压力和门控机制设计等诸多挑战，但随着技术的不断进步和研究的深入，这些问题正在逐步得到解决。

展望未来，MoE 架构有望在大模型领域发挥更加重要的作用，成为推动人工智能技术发展的关键力量。它将引领大模型走向更加高效、智能、灵活的发展道路，为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等众多领域带来更多的突破和创新。