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本文主要比较了批量级负载均衡（Batch-Wise Load Balance）和顺序级负载均衡（Sequence-Wise Load Balance）在 Mixture-of-Experts（MoE）模型训练中的核心区别 。批量级负载均衡通过对整个训练批次的专家负载进行平衡约束，实现了更灵活的均衡策略，有助于专家在不同领域的专精，而不会被序列内的均衡约束束缚。顺序级负载均衡则在每个序列内部强制均衡，使得每个序列中的令牌（token）或子任务都能均匀分布到所有专家，但较为严格的约束会抑制模型对特定领域的深度学习能力。多项实验表明，当在大规模 MoE 模型训练中使用批量级策略时，整体性能和专家专精度均优于纯粹的序列级策略，且可通过在训练后期增加序列级辅助损失的方式兼顾两者优势。

什么是批量级负载均衡

批量级负载均衡是一种在整个训练批次（batch）范围内计算或施加负载均衡损失或策略的方法，它关注的是整个批次中各专家的总体负载分布，而非单个序列内部的平衡。与严格的序列级平衡不同，批量级方法允许模型根据整个批次内的令牌分布动态调整路由，从而为专家提供更大的专精空间和灵活性。

什么是顺序级负载均衡

顺序级负载均衡则在单个序列（sequence）或微批次（micro-batch）内部计算负载平