「激活參數」

更新於 2025/01/27發佈於 2025/01/27閱讀時間約 9 分鐘

投資理財內容聲明

當我們談到「激活參數」時，其實是指 深度學習模型在推理或訓練過程中，哪些參數（例如權重和偏置）會被用到來計算輸出的結果。在 MoE（混合專家）架構中，激活參數是一個核心概念，因為它的設計特性是每次只用一部分參數來完成計算，而非所有參數。

下面是詳細的流程解釋，幫助您了解「激活參數」在 MoE 架構中的運作。

當我們談到「激活參數」時，其實是指 深度學習模型在推理或訓練過程中，哪些參數（例如權重和偏置）會被用到來計算輸出的結果。在 MoE（混合專家）架構中，激活參數是一個核心概念，因為它的設計特性是每次只用一部分參數來完成計算，而非所有參數。

下面是詳細的流程解釋，幫助您了解「激活參數」在 MoE 架構中的運作。

激活參數的基本概念

參數（Parameters）：
- 在深度學習中，參數是模型中的可訓練數值（例如神經網絡的權重和偏置）。
- 這些參數的作用是幫助模型學習數據的特徵，例如在語言模型中學習句子的語法結構或單詞之間的關係。
激活（Activation）：
- 激活參數是指在某次運算中，參與計算的參數部分。
- 如果一個模型包含 100 億個參數，但每次運算只用到 10 億個，那麼「激活參數」就是這 10 億個，而剩下的參數則處於非激活狀態。
稀疏激活（Sparse Activation）：
- 在傳統模型中，所有參數通常都被激活，但在 MoE 架構中，模型會根據輸入特性有選擇地激活部分參數，這就是所謂的稀疏激活。

MoE 模型激活參數的詳細運作流程

1. 輸入數據

假設我們有一段輸入數據，例如一句英文句子：「The cat is sitting on the mat.」。
這段文字會首先被轉換成向量表示（通常是詞嵌入，如 Word Embedding），成為數字形式的輸入，便於模型處理。

2. 門控網絡（Gating Network）

輸入數據首先會被送入一個門控網絡（Gating Network）。
門控網絡是一個小型的神經網絡，負責決定這段輸入數據應該分配給哪些專家模型處理。
工作原理：
- 門控網絡會根據輸入數據計算一個權重分佈，表示每個專家的相關性。例如：專家 1 的權重：0.7專家 2 的權重：0.2專家 3 的權重：0.1
- 然後，門控網絡會選擇權重最高的幾個專家（如專家 1 和專家 2），並將輸入分配給它們。

3. 激活少量專家

根據門控網絡的選擇，模型只會激活與輸入相關的少數專家（例如 2-3 個），而其餘專家不參與運算。
假設模型有 100 個專家，每個專家包含 10 億個參數，那麼：
- 激活的專家：2 個
- 激活參數數量：2 × 10 億 = 20 億個
- 未激活的參數：剩下的 98 個專家保持靜止狀態。

4. 專家模型處理輸入

被激活的專家開始對輸入數據進行處理。
每個專家可能使用其特定的神經網絡結構來提取特徵，計算中間結果。

5. 將專家結果進行加權組合

激活的專家會生成中間結果（例如，向量表示）。
門控網絡根據其對各個專家的權重，對這些中間結果進行加權組合，生成最終輸出。

6. 最終輸出

結果會返回到上層網絡，進一步用於完成任務（如分類、生成文本或其他應用）。

舉例：MoE 架構中的激活參數

假設我們有一個 MoE 語言模型，包含以下結構：

總參數量：500 億（50B）
專家數量：50 個
每個專家：1 億參數（1B）

輸入：「I love deep learning.」

門控網絡決定激活 3 個專家（例如：專家 5、專家 12 和專家 30）。
激活參數數量 = 3 × 1 億 = 3 億參數
未激活的參數：47 個專家保持靜止（未參與計算）。

總參數量可以非常大的優點 在於它能夠極大地提升模型的表現力和適應性，同時保持高效的運算效率，特別是在 MoE（混合專家）架構 中。以下是總參數量可以非常大的幾個關鍵優勢和它對深度學習的影響：

1. 更高的表現力（Capacity）

表現力 是指模型能夠學習和捕捉數據中複雜模式和特徵的能力。
總參數量越大，模型能夠記住和處理的知識就越多，適合解決多樣化的任務。
舉例：
- 在自然語言處理（NLP）中，大模型（如 GPT-4 或 Switch Transformer）能夠理解語法結構、語意關聯，甚至生成具有創意的內容，這依賴於龐大的參數數量來存儲豐富的語言知識。

2. 支持多任務學習

總參數量大意味著模型可以處理多種不同類型的任務，例如語言生成、翻譯、分類、摘要等。
在 MoE 架構中，不同的專家可以專注於不同任務，從而避免參數共享時的干擾問題。
優勢：
- 各專家專注於特定任務，例如專家 A 處理自然語言生成，專家 B 處理翻譯，專家 C 處理情感分析。
- 總參數量大使得模型可以輕鬆擴展到多個應用場景。

3. 解決多樣化數據分佈問題

在現實中，數據的分佈可能非常多樣化，模型需要學習處理不同類型的數據（如不同語言、不同領域的知識）。
MoE 架構中，總參數量大允許有更多的專家處理特定類型的輸入。例如：
- 一些專家針對技術文本（如學術文章）；
- 另一些專家針對非正式語言（如社交媒體帖子）。

4. 避免單一專家過載（Overloading）

在傳統模型中，所有參數都需要同時處理所有輸入數據，這可能導致參數過載，無法針對特定類型數據進行優化。
總參數量大且專家分工明確的情況下，每個專家可以專注於自己擅長的領域，避免單一專家承擔過多的負擔。
結果：
- 每個專家更有效率，整體模型表現更強。

5. 高效利用資源（結合稀疏激活的優勢）

雖然總參數量大，但 MoE 架構中的 稀疏激活（Sparse Activation） 機制確保了計算資源的有效利用。
只有少量專家會被激活（如每次激活 2-3 個專家），其他參數保持靜止，從而避免了運算浪費。
結果：
- 模型的總參數量可以非常大（如超過 1 萬億參數），但實際運算成本依然可控，資源消耗大幅降低。

6. 更好的泛化能力

大規模參數模型能夠學習到更廣泛的知識，因此在面對未見過的數據或新任務時，具備更好的泛化能力。
特別是在處理具有長尾分佈的數據時（如稀有詞彙或特殊句式），模型的泛化能力來自於龐大的參數空間。

7. 支持超大規模訓練（Scaling Laws）

根據深度學習的Scaling Laws（比例定律），模型的性能與其參數量、數據量和計算量呈正相關關係。
總參數量越大，模型在大型數據集上的表現越好，並且可以利用更多計算資源進一步提升性能。

8. 符合未來模型的發展趨勢

人工智慧模型正在向超大規模方向發展，例如 Google 的 Switch Transformer（參數量達到 1.6T）、OpenAI 的 GPT 系列（數百億至數千億參數）。
總參數量大的模型為未來的通用人工智慧（AGI, Artificial General Intelligence）提供了基礎，因為這些模型能夠學習和處理非常廣泛的知識和技能。

為什麼總參數量大的特性在 MoE 中如此關鍵？

參數越大，模型越強，但計算負擔卻減少：
- 在傳統模型中，所有參數都會參與計算，因此隨著總參數量增加，計算成本會快速飆升。
- 而 MoE 架構只激活少數專家（如 2-3 個），即使總參數量達到數兆，實際參與計算的參數量依然可控。
- 這讓 MoE 可以同時擁有「大規模」和「高效能」。
適合多樣化需求：
- 總參數量大使得 MoE 能夠容納數百甚至數千個專家，每個專家可以處理不同的數據類型或任務，滿足複雜應用場景的需求。
動態選擇的靈活性：
- 門控網絡確保輸入數據只分配到最合適的專家，讓整體模型能夠充分發揮大參數量的優勢，同時避免資源浪費。