混合专家模型（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：

其次，研究者使用三种不同类型的预训练数据：图像字幕、交错图像文本和纯文本数据。他们发现，当涉及少样本和纯文本性能时，交错和纯文本训练数据非常重要，而对于零样本性能，字幕数据最重要。这些趋势在监督微调（SFT）之后仍然存在，这表明预训练期间呈现出的性能和建模决策在微调后得以保留。最后，研究者构建了MM1，一个参数最高可达300亿（其他为30亿、70亿）的多模态模型系列，它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，不仅在预训练指标中实现SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。具体来讲，预训练模型MM1在少样本设置下的字幕和问答任务上，要比Emu2、Flamingo、IDEFICS表现更好。监督微调后的MM1也在12个多模态基准上的结果也颇有竞争力。得益于大规模多模态预训练，MM1在上下文预测、多图像和思维链推理等方面具有不错的表现。同样，MM1在指令调优后展现出了强大的少样本学习能力。

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。