概述
門控和路由讓神經網路僅啟動每個輸入所需的部分，而不是每次都運行整個模型。這將模型大小與計算成本分離，從而使大型模型能夠保持快速且廉價的運行速度。
條件計算中的門控和路由是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
條件計算意味著網路根據資料做出有關使用哪些子模組的決策。一個小型的學習「門控」或「路由器」網路會查看每個輸入（通常是每個令牌）並產生分數，選擇將其發送給哪些「專家」。在專家混合 (MoE) 層中，存在數十或數百個專家子網絡，但路由器僅選擇每個令牌的前一兩個專家子網絡，因此大多數專家對於任何給定輸入都保持空閒狀態。結果是一個總參數數量巨大但活動數量較少的模型，以小得多的運行時成本提供了巨型模型的表徵能力。這就是 Switch Transformer、GLaM 和許多前沿大型語言模型等模型如何以經濟實惠的方式擴展到數萬億個參數的方式。
技術洞察
路由器通常會計算專家的 softmax 並選擇 top-k，然後組合按門得分加權的輸出。負載平衡是一個挑戰：路由器往往偏好少數專家，而讓其他專家未經訓練。因此，訓練增加了輔助負載平衡損失以均勻分佈令牌，以及丟棄或重新路由溢出令牌的容量限制。由於 top-k 選擇是離散且不可微的，因此梯度僅流經所選專家及其門權重。
掌握條件計算中的門控與路由
門控和路由讓神經網路僅啟動每個輸入所需的部分，而不是每次都運行整個模型。這將模型大小與計算成本分離，從而使大型模型能夠保持快速且廉價的運行速度。條件計算中的門控和路由是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。為了建立深入的理解，請將條件計算中的門控和路由視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，強大的團隊在條件運算中使用門控和路由，根據可靠性和成本優化架構、資料和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
Switch Transformer 將每個代幣路由到單一專家，擴展到超過一兆個參數，同時保持每個代幣的計算量較低。
使用專家混合層的前沿大型語言模型，因此每個令牌僅啟動一小部分權重。
提前退出的影像分類器在處理簡單影像時停在淺層，僅在處理困難影像時才運行更深的層。
多語言模型，其路由器學習將不同語言的令牌發送給不同的專業專家。
實施模式
條件計算中的門控和路由實踐
Switch Transformer 將每個代幣路由到單一專家，擴展到超過一兆個參數，同時保持每個代幣的計算量較低。
Switch Transformer 將每個令牌路由給單一專家，擴展到超過一兆個參數，同時保持每個令牌的運算量較低。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
條件計算中的門控和路由實踐
使用專家混合層的前沿大型語言模型，因此每個令牌僅啟動一小部分權重。
使用專家混合層的前沿大型語言模型，因此每個令牌只啟動一小部分權重。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
條件計算中的門控和路由實踐
提前退出的影像分類器在處理簡單影像時停在淺層，僅在處理困難影像時才運行更深的層。
提前退出的影像分類器在簡單影像時停留在淺層，僅在困難影像時運行更深層次。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
條件計算中的門控和路由實踐
多語言模型，其路由器學習將不同語言的令牌發送給不同的專業專家。
多語言模型的路由器學習將不同語言的令牌發送給不同的專業專家。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。