MoE

MoE（Mixture of Experts）架构是一种深度学习模型结构，由多个专家网络（Expert Network）组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。在MoE架构中，输入数据会被分配给不同的专家网络进行处理，每个专家网络会返回一个输出结果，最终的输出结果是所有专家网络输出结果的加权和。MoE架构的核心思想是将一个大的、复杂的任务拆分成多个小的、简单的任务，并让不同的专家网络负责处理不同的任务。这样做的好处是可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时也可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。MoE架构的实现通常需要以下几个步骤：1.定义专家网络：首先需要定义多个专家网络，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。这些专家网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。2.训练专家网络：使用有标签的训练数据对每个专家网络进行训练，以获得每个专家网络的权重和参数。3.分配数据：在训练过程中，需要将输入数据分配给不同的专家网络进行处理。分配数据的方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。4.汇总结果：将每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终的输出结果。5.训练模型：使用有标签的训练数据对整个MoE架构进行训练，以获得最终的模型权重和参数。MoE架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用。它可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时也可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。[heading2]推荐观看和阅读：

汪琼：2022年，教育部提出教育领域要进行数字化转型。教育部党组书记、部长怀进鹏指出：数字教育是“数字中国”的一个重要组成部分，对推动数字教育、促进教育现代化、实现教育强国，建设学习型社会、实现终身学习，有着非常重要的意义。我个人理解，教育部强调教育数字化转型，是因为教育信息化建设这些年并没有触及教育发展的根本，“数字化竖井”带来了新的“数字化行政官僚”，以前人工可以走通的流程现在可能会出现“系统不允许”。比如我的一门课程既有研究生也有本科生，就需要两个课号，还要分别进入研究生和本科生两个管理系统去输入学生的成绩，这就是只从管理角度出发、没有从教学实际出发开发出来的信息系统的问题。与教育信息化建设不同，教育数字化转型需要从问题出发，提供系统性解决方案。举例来说，教育部希望通过建设国家智慧教育平台推动优质教育均衡化，但是目前智慧教育平台的应用数据并不十分理想，为什么？这也许是因为真正需要这些资源的学校或家庭没有网络或者网速不行，也可能是用户缺乏访问这些资源的终端，又或者是教师或家长不知道这里有他们需要的免费资源。即使知道这里有优质教育资源，也未必人人都能用得好这些资源，给谁用、怎么用、何时用，都是需要给出方案的。所以，建设国家智慧教育平台只是第一步，真正要做到优质教育资源随时随地可获取，继而实现教育机会均等公平，还需要统筹规划。数字化转型是提供解决问题的数字化方案，而不只是教育信息化建设方案。倘若“马路警察各管一段”，国家负责免费资源建设，通信运营商负责“铺路”，地方和学校负责使用，是很容易“一着错，满盘输”的。

研究者收集了之前的消融结果，确定MM1多模态预训练的最终配方：图像编码器：考虑到图像分辨率的重要性，研究者使用了分辨率为378x378px的ViT-H模型，并在DFN-5B上使用CLIP目标进行预训练；视觉语言连接器：由于视觉token的数量最为重要，研究者使用了一个有144个token的VL连接器。实际架构似乎不太重要，研究者选择了C-Abstractor；数据：为了保持零样本和少样本的性能，研究者使用了以下精心组合的数据：45%图像-文本交错文档、45%图像-文本对文档和10%纯文本文档。为了提高模型的性能，研究者将LLM的大小扩大到3B、7B和30B个参数。所有模型都是在序列长度为4096、每个序列最多16幅图像、分辨率为378×378的情况下，以512个序列的批量大小进行完全解冻预训练的。所有模型均使用AXLearn框架进行训练。他们在小规模、9M、85M、302M和1.2B下对学习率进行网格搜索，使用对数空间的线性回归来推断从较小模型到较大模型的变化（见图6），结果是在给定（非嵌入）参数数量N的情况下，预测出最佳峰值学习率η：通过专家混合（MoE）进行扩展。在实验中，研究者进一步探索了通过在语言模型的FFN层添加更多专家来扩展密集模型的方法。要将密集模型转换为MoE，只需将密集语言解码器替换为MoE语言解码器。为了训练MoE，研究者采用了与密集骨干4相同的训练超参数和相同的训练设置，包括训练数据和训练token。