神经网络Transformer架构中的稀疏激活

1. 基础概念

   • 稀疏激活指在神经网络中，仅有少数神经元或特征在给定输入下被激活（输出非零值），其余大部分处于抑制状态（输出接近零）。
   • 在Transformer架构中，这一概念通常应用于前馈网络（FFN）或注意力模块，通过设计使模型仅调用部分参数处理输入，从而提升计算效率。

2. 稀疏激活的实现方式

   • 专家混合（MoE）：
     • 将FFN层替换为多个“专家”子网络，每个专家是独立的前馈神经网络。
     • 通过门控机制（如可学习的路由网络）为每个输入token动态选择1~2个专家，仅激活被选中的专家进行计算。
     • 例如，Switch Transformer使用单一专家路由，显著减少计算量。
   • 条件计算：
     • 仅对输入序列中需要处理的局部片段激活对应参数，避免全局计算。
     • 在注意力机制中，可通过稀疏注意力模式（如局部窗口注意力）实现。

3. 稀疏激活的优势

   • 计算效率：大幅降低浮点运算量（FLOPs），尤其适合大规模模型（如千亿参数级别）。
   • 扩展性：通过增加专家数量扩展模型容量，而无需显著增加计算开销。
   • ** specialization**：不同专家可学习处理特定类型的数据或任务，提升模型表达能力。

4. 挑战与解决方案

   • 负载不均衡：某些专家可能被过度选择，而其他专家未被充分利用。
     • 解决方案：引入负载均衡损失（如辅助损失项），强制均匀分配输入给专家。
   • 训练稳定性：路由网络的离散选择可能导致梯度传播困难。
     • 解决方案：使用可微松弛（如Gumbel-Softmax）或辅助损失平滑训练过程。
   • 通信开销（分布式训练）：专家可能分布在不同设备上，需优化数据交换。
     • 解决方案：设计高效的跨设备路由策略，如Top-K令牌分组传输。

5. 应用场景

   • 大规模语言模型（如GPT-MoE、GLaM）通过稀疏激活处理万亿级参数，仅激活约10%的权重即可完成推理。
   • 多模态任务中，不同专家可分别处理文本、图像等模态的特定特征。

6. 与稠密模型的对比

   • 稠密模型：所有参数参与每个输入的计算，计算成本随参数增长线性增加。
   • 稀疏激活模型：计算成本与激活的参数量相关，可实现“参数规模与计算量解耦”。