Deepseek中的MoE架构的改造：动态可变参数激活的MoE混合专家架构(DVPA-MoE)的考虑
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下动态可变参数激活MoE架构（Dynamic Variable Parameter-Activated MoE, DVPA-MoE）的架构与实际应用，本架构支持从7B到32B的等多档参数动态激活。该架构通过细粒度难度评估和分层专家路由，实现“小问题用小参数，大问题用大参数”的精准资源分配。
文章目录
- 背景介绍
- 1. 核心设计目标
- 2. 架构设计总览
- 3. 核心模块详解
- 3.1 连续难度评估模块
- 3.2 动态路由控制器
- 3.3 分层参数共享的专家组
- 4. 动态计算流程
- 5. 关键技术细节
- 5.1 难度-参数档位映射优化
- 5.2 门控网络设计
- 5.3 渐进式训练策略
- 6. 性能优化设计
- 6.1 计算加速
- 6.2 内存优化
- 7. 评估与调优
- 7.1 核心指标
- 7.2 调优策略
- 8. 部署架构
- 9. 异常处理机制
背景介绍
随着大语言模型这几年飞速发展，大模型应用逐步落地，对于用户在实际使用大模型过程中，对于普通用户来说会问一些简单问题，问不出比较有含金量的问题，具有含金量的问题需要设计相应的prompt模板进行提问，而大部分使用者的问题往往是简单回答即可，由于用户输入的问题有简单、中等、复杂区分，大部分普通用户输入的问题难度不高，也不会使用prompt模板，低参数的模型足够回答用户的问题，甚至很多开发者批量执行简单的小任务，例如实体抽取，文本分类等小任务。如果每次小问题都用启用高参数的专家模型，像是“杀鸡焉用宰牛刀”，会导致大量推理算力的浪费，因为对于简单问