Dense与MoE大模型架构后续发展解读

01

大模型演进背景与技术动因

过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。

早期的统计语言模型为后续的神经语言模型奠定了基础，而预训练语言模型的出现则进一步推动了该领域的发展，最终催生了如今具备处理、理解和生成人类水平文本能力的大型语言模型 。

这一演进历程的背后，是计算能力的显著提升，尤其是图形处理器（GPUs）的广泛应用 ，以及海量互联网数据的涌现 。

模型规模的持续扩大，参数数量和训练数据的增加，普遍带来了模型性能的显著提升，在各种自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果 。

然而，这种通过简单扩大模型规模来提升性能的策略，在计算成本、可扩展性和效率方面都面临着严峻的挑战，尤其是在需要实时响应的应用场景以及资源受限的移动设备上部署时 。

仅仅依赖增加模型参数数量来提升性能的趋势，从长远来看是难以持续的，其根本原因在于不断攀升的计算和能源消耗，以及模型性能提升幅度逐渐减小的边际效应 。

EPOCH AI关于过度训练的预测

这预示着，为了实现更广泛的应用和更高效的AI系统，必须探索能够优化效率和可扩展性的替代架构。

此外，对人工智能“智能”的定义，也正从单纯的模式识别和文本生成，向更高级的认知功能转变，这些功能更接近人类的智能，例如抽象推理、解决新问题的能力、持续学习以及在训练数据之外的真正泛化能力 。

比如说谷歌Gemini2模型最近逐渐显示出了多模态上的潜力，基础模型直接给所有用户带来了“用嘴修图”的能力

仅仅通过扩大模型尺寸可能无法直接解锁这些更深层次的认知能力，这进一步强调了架构创新而非仅仅依赖参数规模的重要性。

在这样的背景下，Dense模型（Dense Models）和混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）作为两种关键的架构范式应运而生。

Dense模型以其全连接的特性，所有参数都参与每个输入的处理，构成了许多早期以及部分现代大型语言模型的基础 。

与之相对，MoE模型则提供了一种不同的思路，它采用稀疏激活的方式，将网络划分为多个专门的子网络（专家），并根据输入的不同，动态地选择激活其中一小部分专家进行处理 。

这种选择性激活由一个称为门控网络或路由器的关键组件负责管理 。

MoE架构的出现和日益普及，标志着大型语言模型设计理念的重要转变。

它预示着我们正从传统上对单一、全连接模型的依赖，转向更模块化、更稀疏激活的系统，这些系统从机器学习中的集成学习方法中汲取灵感 。

这种架构上的变革，其根本驱动力在于应对日益增长的模型规模和计算需求所带来的效率和可扩展性挑战。

02

Dnese模型：架构与应用解析

密集神经网络是一种机器学习模型，其中每一层都与前一层深度连接。

如果我们以体育场为例，节点是座位，层是一排排的座位。

整体构成了模型本身的架构（或整个体育场）。

在一个模型中，每一层都有自己的重要性，这取决于它的特性和功能。

有些用于时间序列分析，有些用于图像处理，还有一些用于自然语言处理。

核心技术：Dense连接与全激活模式

Dense（密集连接）模型采用全激活计算模式，所有参数在每次前向传播中都参与计算。

以GPT-4为代表的Dense架构，其核心特点包括：

• 结构简洁：模型内部连接密集，计算流程清晰直观
• 训练稳定：全激活模式下梯度传播路径确定，优化过程相对稳定
• 部署成熟：硬件加速技术（如CUDA、TPU）对Dense矩阵计算支持完善
• 推理延迟低：单一计算路径使延迟较为稳定，适合实时交互场景

Dense模型的优势在于其确定性与简洁性，这使得它在资源受限的环境下表现出色，例如边缘设备和移动端应用

--Google Brain研究科学家Jeff Dean

😸

Dense神经网络的核心在于其Dense连接的特性。在这样的网络中，每一层中的每一个神经元都与下一层中的每一个神经元直接相连，形成一个完全互联的结构 。

这种连接方式使得信息可以在网络层之间充分流动。

Dense模型的另一个关键特征是其全激活模式。在进行推理时，对于每一个输入数据点，网络中的所有参数——包括连接权重和神经元的偏置项——都会被激活并参与计算 。

一个典型的Dense层中神经元的输出计算过程是：首先对所有输入进行加权求和，然后加上偏置项，最后将结果通过一个非线性激活函数进行转换 。

Dense架构自神经网络诞生之初就扮演着基石的角色。时至今日，尽管出现了许多更复杂的架构，Dense层仍然是构建现代深度学习模型的重要组成部分，常与其他类型的层（如卷积层或循环层）结合使用 。

重要结论：

Dense模型固有的“全激活”特性，即所有参数都参与每个输入的处理，不可避免地导致了较高的计算成本和显著的内存需求，尤其是在模型规模和深度不断增加以应对更复杂的任务和更大的数据集时 。

这可能会成为在资源受限的环境中部署超大型Dense模型或在需要极快推理速度的应用中应用的瓶颈。

优势：成熟的生态、可靠性与稳定性

Dense模型受益于一个经过数十年发展和应用的成熟且完善的生态系统。这包括各种易于使用的训练和推理框架（如TensorFlow和PyTorch），大量已被充分理解的优化技术（如反向传播和梯度下降），以及主要芯片制造商提供的强大的硬件支持 。

Dense模型在推理过程中通常表现出较高的确定性和稳定性。对于相同的输入，一个训练良好的Dense模型会始终产生相同的输出，因为在计算中始终使用相同的完整参数集 。这种可预测的行为在对一致性和可靠性要求极高的应用中至关重要，例如安全关键系统或需要严格遵守特定规则的系统。

全连接的特性使得Dense架构在拥有足够大的且具有代表性的训练数据集的情况下，具备强大的学习复杂数据模式的能力 。这使得它们适用于需要捕获输入特征之间细微关系的任务。

重要结论： Dense模型固有的确定性和稳定性使其特别适合在对一致性、可预测性和可审计性有严格要求的应用和行业中部署。这包括金融、医疗保健和法律科技等高度监管的行业，在这些行业中，对模型输出进行追溯和解释的能力通常是强制性的 。

商业价值与各行业理想用例

由于其通常可预测的推理延迟，尤其是在针对特定硬件进行优化后，Dense模型通常是实时交互式应用的良好选择，例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及各种需要即时响应的物联网（IoT）设备 。

Dense模型也可以有效地部署在移动设备上进行推理。这通常需要应用模型压缩和优化技术，如剪枝（移除不太重要的连接）和量化（降低模型权重的精度），以减小模型尺寸并降低计算需求。

在需要极快决策的场景中，例如高频量化交易和金融决策系统，经过良好优化的Dense模型所具有的低且可预测的推理延迟可能是一个显著的优势，能够对市场波动做出快速反应 。

重要结论：

尽管超大型Dense模型的计算需求可能很高，但经过优化的版本对于那些优先考虑低延迟、确定性行为和成熟部署生态系统的商业应用仍然非常有价值。这在边缘计算、移动应用和高频决策系统等领域尤其如此，在这些领域中，速度和可预测性至关重要。

03

混合专家模型 (MoE)：通过专业化实现扩展

核心技术要素：稀疏激活、动态路由与门控网络

😸

混合专家模型（MoE）的一个基本特征是其稀疏激活的使用。这意味着对于任何给定的输入，只有模型总参数的一小部分——具体来说，是少数几个“专家”子网络——会被激活并参与计算 (5)。这与Dense模型形成鲜明对比，在Dense模型中，所有参数都参与每个输入的处理。

实现这种稀疏激活的关键机制是动态路由。

MoE架构的一个组成部分是一个门控网络（也称为路由器或开关），它基于输入标记的特定特征和特性，动态地确定应该由哪些可用专家来处理每个输入标记 。

这个路由决策可以通过各种策略来实现，“top-k”路由是一种常见的方法，其中门控网络选择它认为与输入标记最相关的'k'个专家 (12)。另一种策略是“专家选择”路由，其中专家本身选择最适合处理的标记 (77)。

在MoE模型中，每个“专家”通常是一个独立的神经网络，通常是一个较小的全连接网络（FFN），它经过训练专门处理输入空间的特定区域或擅长处理特定类型的子任务 。

其理念是通过拥有多个专门的专家，整个模型能够比计算成本相似的单个单片网络实现更高的性能并更有效地处理更广泛的输入。

重要结论：

稀疏激活与动态路由机制的战略性结合，由门控网络协调，是MoE模型实现高参数数量（从而提高模型容量）的关键技术创新，而不会导致推理过程中计算成本的成比例增加。

通过仅激活每个输入的一小部分总参数，MoE模型可以扩展到巨大的规模，甚至可能达到数万亿参数，同时保持每个示例的计算需求相对受限。

优势：参数效率、容量提升与专业化

MoE模型具备将其总参数数量扩展到Dense架构难以企及的水平的能力，通常可达数万亿，同时由于其专家的稀疏激活，仍能保持可管理的计算成本。这使得它们能够存储和处理明显更多的信息。

MoE固有的结构，即划分为专门的专家，使得模型能够更有效地处理更广泛的任务和输入领域。

每个专家都可以专注于学习特定的模式或特征，从而提高模型的整体准确性和适应性 。

有趣的是，在相同的计算预算下，MoE模型在预训练阶段与同等规模的Dense模型相比，展现出更快达到相同质量水平的潜力。这表明对于某些类型的任务，MoE的学习过程可能更有效率。

重要结论： MoE架构中各个专家的专业化使得这些模型在各种基准测试中，尤其是在涉及处理多方面数据或需要多个不同领域知识的任务中，通常能实现优于计算成本相当甚至总参数数量相当的Dense模型的性能 。

挑战：训练复杂性、推理开销与基础设施需求

😸

与Dense模型相比，MoE模型的训练过程更加复杂。这主要是因为需要有效地协调门控网络的学习以及多个专家的学习，确保路由机制能够正确分配输入，并且每个专家都能适当地专业化，而不会变得过于专注或使用不足 。

在所有专家之间实现均衡的工作负载分配（负载均衡）是MoE训练中一个重要的持续性挑战 。

虽然MoE模型通过仅激活一部分专家在推理过程中实现了计算效率，但仍然存在与通过门控网络路由输入并选择适当专家相关的开销。此外，即使每个输入只使用一部分参数，所有专家的完整参数集通常也需要加载到内存中，这可能会增加推理过程中的整体内存占用 。

由于MoE架构涉及多个专家网络，因此与具有相似活动参数数量的单个Dense模型相比，MoE模型通常具有更大的总体模型尺寸。这导致在训练和推理过程中都需要大量的内存，可能对部署构成挑战，尤其是在资源受限的环境中 。高效地训练和部署非常大的MoE模型通常需要专门的AI基础设施，包括用于稀疏计算的专用硬件以及用于促进分布式专家之间通信的高带宽、低延迟网络互连 。

重要结论： 尽管MoE模型在推理过程中具有计算优势，但存储所有专家网络所需的大内存占用可能是一个显著的实际限制，尤其是在考虑在边缘设备或其他内存受限的环境中部署时。这需要仔细考虑MoE模型的内存管理和潜在的模型压缩技术。

04

混合方法：融合Dense与MoE架构

结合Dense与稀疏组件的原理与优势

混合Dense-混合专家（Hybrid Dense-MoE）架构代表了大型语言模型设计中一个日益增长的趋势，旨在通过在一个网络中战略性地结合Dense模型和混合专家模型（MoE）的优势，从而实现互补 。

这种混合方法的原理在于，一个Dense的基础模型可以为学习输入数据中的通用、广泛适用的特征提供一个强大而高效的基础。随后，在架构中集成稀疏的MoE层可以显著提高模型的整体容量，并通过激活的各种专家的不同专业知识来专门处理更复杂、细致或特定领域的方面 。

通过仔细地融合Dense和稀疏组件，这些混合架构旨在实现协同效应，与纯Dense或纯MoE模型相比，可能在模型性能（就准确性和处理广泛任务的能力而言）和计算效率（就训练成本、推理速度和资源利用率而言）之间提供更好的平衡 。

混合MoE架构的基本目标是战略性地结合Dense模型在处理常见语言模式方面的固有稳定性和效率，以及MoE层在处理更复杂或特定领域的处理需求方面的增强容量和专业化能力。

这种方法旨在优化模型在广泛任务上的整体性能和资源利用率。

最新进展: Snowflake Arctic 等案例

Snowflake Arctic 是一个突出的、最新的混合 MoE 架构的例子。该模型结合了一个相对紧凑的 100 亿参数Dense Transformer 模型和一个更大的“残差” MoE 组件，该组件由 128 个专家组成，每个专家拥有 36.6 亿个参数。

这使得总模型大小达到 4800 亿个参数，但由于采用了 top-2 门控机制，对于任何给定的输入令牌，只有 170 亿个参数处于活动状态。

Snowflake Arctic 在企业级任务（如生成 SQL 查询和代码以及遵循复杂指令）方面表现出了特别强大的性能。值得注意的是，它在特定的企业基准测试中取得了与更大的开源模型（如 Llama3-8B 和 Llama2-70B）相当甚至更好的结果，同时训练所需的计算资源也显著降低。

Snowflake Arctic 的成功以及其他新兴的混合 MoE 方法，都强调了这种架构融合在为各种实际应用提供显著的模型性能和计算效率优势方面的潜力。

Snowflake Arctic 模型作为一个引人注目的真实案例，验证了混合 MoE 架构在特定的商业相关任务上实现最先进的智能，并且与更传统的Dense或纯 MoE 模型相比，具有显著更高的效率和更低的训练成本的潜力。这为未来的 LLM 开发，特别是企业级应用，指明了一个有希望的方向。

对通信成本和训练效率的影响

某些混合 MoE 设计（例如 Snowflake Arctic 中采用的将Dense Transformer 与残差 MoE 组件相结合的架构）的一个关键优势是能够将分布式专家之间所需的通信与正在进行的计算相重叠。这种重叠可以显著降低纯 MoE 架构（尤其是那些拥有大量专家的架构）中通常存在的通信开销。

与同等的 vanilla MoE 模型甚至纯Dense Transformer 模型相比，这种通信开销的降低以及其他优化措施可以加快混合 MoE 模型的整体训练速度，尤其是在处理非常大的参数规模时。

此外，研究人员正在探索各种技术，例如金字塔残差 MoE (PR-MoE) 架构，以通过仅在网络中那些能够提供最大收益的部分策略性地应用计算成本更高的 MoE 层，从而进一步提高训练效率，最终在不显着影响模型质量的情况下降低整体参数规模和计算成本。

混合架构通过智能地集成Dense和稀疏组件，并采用优化通信和计算的技术，为缓解大规模 MoE 模型训练中常见的通信开销挑战提供了一条有希望的途径。这带来了更高的训练效率、更快的收敛速度以及更有效地扩展模型的能力。

05

Dense模型与MoE模型的战略决策框架

基于场景特性的模型选择指导

在人工智能应用日益普及的今天，企业面临着关键的技术架构决策。选择适合的模型架构不仅关系到技术性能，更直接影响业务价值实现。Dense模型与MoE模型各有所长，企业需要基于具体场景特性做出明智选择。

对于需要高实时性、低延迟和确定性行为的应用场景，Dense模型通常是更优的选择。这类场景包括自动驾驶决策系统、工业控制、金融交易分析等对响应时间和行为可预测性有严格要求的领域。

Dense模型在这些场景中表现出色的原因在于其计算路径固定，不存在动态路由带来的时间波动。

例如，一个需要在毫秒级做出反应的智能工厂控制系统，使用Dense模型能够确保稳定一致的响应时间。

此外，在边缘设备部署是Dense模型的另一个优势领域。

由于Dense模型结构相对简单，参数利用率高，能够在计算资源有限的设备上高效运行。

智能手表、家用IoT设备等终端产品通常会选择经过优化的小型Dense模型，以平衡性能和资源消耗。

Dense模型还拥有成熟的生态系统支持，包括丰富的预训练资源、优化工具和部署框架，这降低了企业的开发复杂度和时间成本。

相比之下，MoE模型在超大规模个性化应用中展现出独特价值。

对于内容推荐平台、全球范围的语言服务、多领域知识系统等应用，MoE模型能够通过专业化的知识表示和高效的扩展能力，显著提升投资回报率。

一个典型案例是大型电商平台的推荐系统，需要同时处理时尚、电子、家居等多个品类的商品推荐。MoE架构允许系统为不同品类激活相应的"专家"模块，实现更精准的个性化推荐。

数据或用户群体高度多样化的场景同样适合采用MoE模型。

例如，一个全球性的客户服务AI系统需要应对不同语言、文化背景和服务需求的用户，MoE模型能够动态调用相关领域专家，提供更贴合用户背景的回应。

研究表明，在这类场景中，MoE模型比同等规模的Dense模型能够提供更高质量的服务体验。

混合MoE策略的实践原则

随着技术发展和实践经验积累，越来越多的企业认识到单一模型架构难以满足复杂多变的业务需求。采用混合Dense-MoE部署策略正成为行业最佳实践，这种方法能够优化整体性能和成本结构，协调利用两种架构的优势。

在实施混合策略时，企业应当采用"调度人"思维进行系统设计。

这意味着在架构层面建立智能的任务分发机制，根据输入特性、任务类型和系统负载等因素，动态决定使用Dense模型还是MoE模型处理特定请求。

例如，一个企业的客户服务系统可以对简单、高频的查询使用轻量级Dense模型快速响应，而将复杂、专业性强的问题路由给相关领域的MoE模型处理。

战略性的投资回报率优化是混合部署的核心考量。

企业需要基于业务价值、计算成本和性能要求，确定边缘与云环境中的模型配置。

高价值、复杂度高的任务可以配置更强大的MoE模型，而标准化、高频率的基础任务则使用优化的Dense模型。

这种差异化配置能够在保证服务质量的同时，最大化计算资源效益。

成功实施混合架构需要建立有效的性能监测与资源调度系统。

通过持续分析不同类型请求的处理效率和资源消耗，企业可以动态调整模型调度策略，实现资源利用的最优化。

实践证明，精心设计的混合架构能够比单一模型部署提升30%以上的成本效益，同时保持或提高服务质量。

06

AI基础设施：算力与分布式架构的深度适配

Dense模型部署生态优化

Dense模型在现代AI部署生态中已取得广泛应用，特别是在边缘计算领域。这类模型在边缘设备上的高效部署很大程度上依赖于专用AI加速硬件的支持和创新。

边缘设备上的Dense模型部署正在经历一场硬件驱动的革命。

Google的Edge TPU和苹果的Neural Engine等专用AI加速芯片为Dense模型提供了显著的性能提升和能耗优化。

这些专用芯片通过硬件级别的矩阵运算加速和特定算子优化，能够使Dense模型在低功耗环境中实现接近实时的推理性能。

例如，苹果的Neural Engine在最新的移动设备中能够每秒执行数万亿次操作，使复杂的计算机视觉和自然语言处理任务能够在手机上流畅运行，无需连接云服务。

量化和模型压缩技术在边缘部署中扮演着同样关键的角色，这一趋势通常被称为TinyML。通过将32位浮点参数转换为8位整数甚至更低位宽的表示，量化技术能显著减小模型大小并加速推理过程。

实践证明，在许多应用场景中，经过量化的模型几乎不会牺牲准确性。知识蒸馏、剪枝和低秩分解等压缩技术进一步推动了边缘AI的边界，使得更复杂的模型能够在资源极其有限的设备上运行。

一个典型案例是Google的MobileNet系列，通过深度可分离卷积等创新架构设计，实现了在几MB存储空间内的高效图像识别。

相比之下，Dense模型的云端部署路径已相对成熟，主要依赖标准的GPU/NPU集群和高度优化的推理框架。

TensorRT、ONNX Runtime等工具链通过算子融合、内存优化和并行计算等技术，大幅提升了云端Dense模型的吞吐量和延迟表现。多实例GPU和动态批处理等技术使得企业能够最大化硬件利用率，降低每次推理的成本。

MoE架构的云端基础设施要求

MoE模型的部署相比Dense模型面临更多技术挑战，尤其是在基础设施需求方面。

这类模型的高效运行通常需要专门的稀疏计算硬件支持。

新兴的SparseCore和Graphcore的IPU等专用硬件加速器为MoE模型提供了理想的计算平台。这些硬件在设计上考虑了稀疏矩阵计算的特性，能够高效处理MoE模型中只有部分专家被激活的计算模式。

与传统GPU相比，这些专用硬件在处理稀疏计算时能够提供更高的计算效率和更低的能耗，从而降低大规模MoE模型部署的运营成本。

高速网络互连是MoE模型部署的另一个关键要素。

InfiniBand和NVIDIA NVLink等高带宽、低延迟的互连技术对于在GPU/NPU集群上高效进行MoE模型的分布式训练和负载均衡至关重要。

由于MoE模型在推理过程中需要动态激活不同节点上的专家模块，网络通信的延迟和带宽直接影响模型的响应时间和吞吐量。

实践表明，在大规模MoE部署中，互连带宽往往成为系统性能的瓶颈，因此许多企业正投资于更先进的网络基础设施。

针对GPU/NPU的专用算子和稀疏矩阵乘法加速技术正处于快速发展阶段。

这些技术创新旨在优化MoE模型中关键的计算瓶颈，如专家选择、路由和专家计算等环节。

例如，NVIDIA最新的AI芯片架构已经加入了专门针对稀疏矩阵运算的优化单元，为MoE模型提供了更好的硬件支持。软件层面，如PyTorch的稀疏API和TensorFlow的分布式策略也在不断演进，为MoE模型的高效部署提供更完善的工具支持。

混合部署模式：Edge-Cloud协同架构

随着AI应用场景的多样化，单一部署模式已难以满足复杂的业务需求。

边缘-云协同架构正成为一种有前景的解决方案，这种架构充分利用了边缘端和云端的互补优势。

在边缘-云协同架构中，边缘端部署Dense小模型负责本地推理，而云端则部署MoE大模型提供深度推理能力。

这种分层设计使系统能够在保证响应速度的同时，提供高质量的服务。

例如，在智能家居场景中，语音助手可以在本地设备上运行轻量级Dense模型处理简单命令和基本语音识别，而复杂的对话理解和知识问答则由云端的MoE模型完成。这种架构既保证了基本功能的低延迟响应，又提供了高级功能的强大能力。

动态路由策略是混合部署的核心组件，它能够根据任务复杂度、延迟要求、网络状况和计算负载等多种因素，智能决定任务的处理位置。

一个理想的动态路由系统会考虑用户体验和系统效率的平衡，在边缘处理和云端推理之间做出最优选择。

例如，当网络连接不稳定时，系统可能会倾向于在边缘端处理更多任务，即使这可能导致服务质量略有下降；而在网络条件良好且任务复杂度高的情况下，则优先使用云端的MoE能力。

设计高效的边缘智能调度网络是混合部署成功的关键。这个调度网络需要考虑设备能力、网络状态、任务优先级和用户偏好等多维度信息，建立一个自适应的任务分发系统。

实践中，这类系统通常采用层次化架构，包括设备层、边缘服务器层和云端服务层，各层之间通过标准化API和通信协议进行交互。

混合部署模式的优势在于它提供了边缘计算的实时响应能力与云端MoE模型的高容量处理能力的完美结合。

这种架构能够在保证用户体验的同时，实现系统资源的高效利用和成本优化。

研究显示，相比纯云端或纯边缘部署，混合架构能够在相同预算下提供更高的服务质量，或在达到相同服务质量标准的情况下降低30-50%的总体拥有成本。

随着5G/6G网络、边缘计算平台和云服务的持续发展，混合部署模式将在未来几年变得更加成熟和普及，为企业AI系统部署提供更多可能性。成功实施这一策略的企业将享有更灵活、高效的AI应用生态系统，为业务创新提供有力支持。

07

两种AI模型的范式思考：性能、效率、成本、泛化性能与鲁棒性

Dense模型（密集模型）和MoE（混合专家模型，Mixture of Experts）已成为构建大型人工智能系统的两种主要方法论。

这两种范式各自展现出独特的优势和面临的挑战，它们的对比不仅反映了技术路线的差异，更体现了对人工智能本质的不同理解。

Dense密集模型：确定性与稳定性的化身

密集模型因其成熟的生态系统、可靠性和稳定性而受到推崇。在这种架构中，所有参数都参与每次计算过程，形成一个统一的、密集连接的网络结构。

这种设计特别适合需要确定性输出和低延迟响应的应用场景。

密集模型可以视为一种"整体性思维"的体现：

知识被均匀地分布在整个网络中，每个神经元都承担着信息处理的责任。这种全局参与的特性使得模型在面对广泛任务时表现出较高的一致性。

从信息几何角度来看，密集模型倾向于寻找一种全局最优的参数配置，试图在单一的参数空间内容纳所有任务域的知识。

然而，从热力学视角观察，这种参数空间的单一性也可能导致模型陷入"尖锐极小值"的困境。正如文中所述，一旦模型坠入这种狭窄深谷，就像"熔融金属骤然冷却"，内部结构被固化在单一配置中，难以适应新环境的变化。

随规模扩张而来的挑战

随着模型规模的扩大，密集模型面临着计算成本和内存需求指数级增长的严峻挑战。

这种"规模诅咒"不仅体现在硬件资源上，更反映在学习效率的递减回报上。当参数量达到一定阈值后，简单地增加网络规模并不能带来相应的性能提升。

这一现象从统计物理学角度可以理解为：

在超高维度的参数空间中，有效采样变得极其困难。模型可能需要消耗巨量的计算资源，才能在这种复杂景观中找到那些平坦且泛化能力强的解。

更重要的是，这种纯粹依靠规模扩张的方法面临着熵的无效释放——大量参数可能被用于存储冗余信息，而非构建真正有意义的知识结构。

MoE模型：参数扩展的智慧路径

与密集模型相比，MoE模型采用了一种截然不同的架构哲学。

通过稀疏激活和动态路由机制，MoE实现了参数的有效扩展，同时避免了计算成本的等比例增长。在这种架构中，只有特定的"专家"（即子网络）被激活来处理特定的输入，实现了一种"分而治之"的智能分工。

从信息几何的视角看，MoE模型可以理解为构建了一种"多流形"的知识表示。

不同的专家网络各自占据参数空间的不同区域，形成多个局部的平坦解，共同构成一个更加灵活和可扩展的整体结构。

这种设计允许模型在不同任务间实现更加精细的知识分工，避免了不同领域知识间的相互干扰。

MoE模型在超大规模个性化应用中展现出了巨大的潜力，特别是在需要专业化知识的场景中。通过让不同的专家专注于不同的知识领域，MoE能够更有效地利用其参数容量，实现知识的模块化组织和专业化处理。这种方法也更接近于人类智能的工作方式——我们并不会为每个决策激活全部神经元，而是根据任务性质动态调用相关的神经网络子集。

面临的共同挑战：熵与信息几何

尽管MoE模型展现出了诱人的扩展性，它同样面临着训练复杂性、推理开销及基础设施需求等方面的挑战。

更本质地说，这些挑战反映了人工智能系统在处理复杂性时的深层次困境。

正如文中所述，真正的智能体系关键在于如何"自发"地将高维混沌压缩为有序可泛化的结构。

无论是密集模型还是MoE模型，都在尝试解决这一根本问题：

如何在复杂的参数空间中，以最优的方式组织与重排熵，找到那些"平坦极小值"——能够容纳足够多扰动而不崩溃的解。

这种追求可以理解为寻找系统在热力学极限下的某种亚临界状态。

就像物理系统在相变前的临界点最富有可塑性，理想的AI模型应当能够置身于这种"临界宽区"，在外部条件有所波动时仍能保持秩序和一致性。

详细对比

😸

Dense vs. MoE推理性能对比

• 分析Dense模型、MoE模型和混合模型在实时吞吐量（TPS）和推理延迟方面的实验数据对于理解它们的性能特征至关重要。
• 分析MoE模型的推理性能瓶颈，例如专家路由延迟和负载均衡问题，对于优化至关重要。
• 重要结论： 基准测试推理性能需要仔细考虑吞吐量和延迟等指标，因为MoE模型尽管拥有更多参数，但由于稀疏激活，可以提供更快的推理速度。

成本效益（ROI）综合对比

• Dense模型通常具有较低的总拥有成本（TCO），适用于特定的部署场景 。
• 分析MoE模型的初始投入成本和长期收益对于确定其投资回报率至关重要，尤其是在考虑规模经济的情况下。
• 混合Dense-MoE策略可以提供性能和成本之间的平衡，针对特定的业务需求进行优化 。
• 重要结论： 投资回报率分析不仅应考虑计算成本，还应考虑开发工作量、基础设施投资以及在特定应用中提高准确性和效率的潜力。

环境与能耗成本

• 在某些情况下，Dense模型可能在能源效率和碳排放方面具有优势 。
• MoE在稀疏激活理论上的节能潜力需要与实际的专家间通信开销进行综合分析。
• 全面的分析应考虑两种模型在训练和推理过程中的总体环境影响 。
• 重要结论： 环境影响，包括能源消耗和碳排放，是选择AI模型架构时日益重要的因素，应对Dense模型和MoE模型进行仔细评估 。

Dense模型泛化与鲁棒性

• Dense模型在小样本和实时推理环境下可能展现出较好的泛化性能。
• 密集的参数提供了更确定的安全性和可解释性优势 。
• 重要结论： 虽然Dense模型在某些场景下泛化能力良好，但MoE的架构通过专家专业化，能够处理更广泛的数据和任务，可能带来更好的整体泛化能力。

MoE架构泛化与鲁棒性优势及风险

• MoE中的稀疏路由在对抗性场景和异常检测中可能表现出色 。
• 需要实施控制策略来应对专家失效和负载失衡带来的鲁棒性风险。
• 重要结论： 确保MoE模型的鲁棒性需要仔细设计路由机制和应对专家使用不足或失效等潜在问题的策略。

推理部署：端到云协同新范式

• Dense模型边缘化部署实践： 用户设备上的高实时性要求（AR/VR、IoT终端设备）需要量化、结构化剪枝和本地推理框架优化。
• MoE模型云边协同部署策略： 云端专家库、边缘端轻量化推理模型的专家协同以及网络通信优化策略（动态带宽分配、压缩通信）是关键 。
• 重要结论： 有效部署MoE模型通常涉及云边协同策略，以平衡计算能力和延迟需求，这需要仔细的网络优化和资源管理 。

08

两种模型的各自特色

😸

MoE模型：资源动态分配的智能调度员

MoE模型最显著的特性在于其能够基于输入内容动态分配计算资源。

我们可以将MoE模型想象为一个高效的"调度人"，它根据任务性质智能地路由和分配专家资源。这种机制使得MoE模型能够在处理不同类型内容时表现出卓越的适应性。

在内容平台和企业知识管理系统中，这种动态分配资源的能力尤为宝贵。例如，一个企业知识库需要同时处理技术文档、市场分析和客户反馈等多样化内容。MoE模型可以根据内容特征激活相关领域的"专家"，从而提供更精准的处理结果。

这种精确匹配用户需求的能力使企业能够最大化其AI投资回报率，避免了在单一通用模型上的过度投入。

广告领域是MoE模型展现价值的另一个重要场景。传统广告投放往往面临定向精度不足的问题，而MoE的细粒度专业化和动态激活能力能够根据用户兴趣和广告内容，精确匹配最合适的"专家"进行处理。这种策略性应用显著提高了广告定向效率，最大化了广告支出回报。实际案例表明，采用MoE架构的广告推荐系统能够比传统模型提升20-30%的点击转化率。

Dense模型：稳定性与可审计性的权衡

相比之下，Dense模型由于其结构均质性和静态特性，在可审计性方面具有内在优势。企业在选择模型架构时，安全性和合规性是不可忽视的考量因素。Dense模型的决策路径相对透明，更容易进行系统性测试和验证，这在金融、医疗等高度监管的行业尤为重要。

然而，MoE模型在可解释性方面也有其独特价值。通过分析特定输入激活了哪些专家，我们可以获得模型决策过程的有价值见解。例如，在一个医疗诊断系统中，了解系统调用了哪些专科"专家"来分析病例，可以帮助医生理解AI辅助诊断的依据。这种透明度有助于建立用户对系统的信任。

同时，确保MoE模型的安全性和合规性需要特别关注动态路由机制以及分布式专业知识可能带来的潜在漏洞。企业在部署MoE模型时，需要开发专门的测试方法，确保在不同专家激活组合下的系统行为都符合预期标准。

未来发展趋势（2025-2026）

展望未来两年，我们可以预见几个关键技术趋势的发展：

在Dense模型技术方面，架构小型化将持续推进，使模型能够在更多边缘设备上高效运行。推理链路的持续优化将提升模型响应速度，而算法结构创新将与硬件算力共同演进，创造出更高效的计算模式。

对于MoE模型，专用稀疏硬件加速是一个重要突破方向。目前大多数硬件优化仍针对Dense计算，开发专门支持稀疏计算的芯片架构将显著提升MoE模型效率。

专家负载智能优化算法将解决专家利用不均衡的问题，确保系统资源最大化利用。此外，混合稀疏激活策略与稀疏全生命周期管理技术将使MoE模型更加灵活可控。

在实际部署层面，混合Dense-MoE部署策略将逐渐成为企业最佳实践。这种方法根据应用场景和需求特点，灵活选择适合的模型架构。例如，企业可能在核心业务流程中使用可审计性更强的Dense模型，而在创意内容生成等场景中采用更具创新性的MoE架构。

09

该怎么选？

模型选择的指导原则

在人工智能解决方案的设计过程中，模型架构的选择是一项关键决策，直接影响系统性能和业务价值实现。根据应用场景特性进行有针对性的模型选择，能够显著提升系统效能和投资回报率。

高实时性、低延迟和行为确定性是Dense模型的优势领域。

在自动驾驶、金融交易和工业控制等场景中，系统响应的毫秒级差异可能带来重大影响。

Dense模型由于其计算路径固定，能够提供更稳定的响应时间预期。

边缘设备部署是另一个Dense模型表现卓越的场景，得益于其结构简洁和参数利用率高的特性。

现代智能手机、可穿戴设备等终端产品通常采用经过优化的Dense模型，在有限的计算资源条件下提供流畅的用户体验。

此外，Dense模型拥有成熟的工具链和训练流程，降低了开发复杂度。

对于资源有限或时间紧迫的项目，这种成熟度提供了宝贵的开发效率优势。许多预训练模型和优化框架可以直接使用，大幅缩短了从概念到部署的时间周期。

相比之下，MoE模型在超大规模个性化应用中展现出独特价值。

全球性语言服务、内容推荐系统和大规模知识管理平台等应用，需要同时应对海量多样化用户和内容。

MoE架构通过专业化的知识表示和高效的模型扩展能力，能够在这些场景中实现更高的服务质量和更低的计算成本。

数据或用户群体高度多样化也是MoE模型的适用场景。

例如，企业客户服务系统需要处理来自不同行业、不同专业背景用户的查询，MoE架构能够动态调度相关领域的专家模块，提供更精准的服务。

实践表明，在这类复杂多变的场景中，MoE模型比同等规模的Dense模型能够提供更高的服务质量和用户满意度。

混合策略的最佳实践

随着业务需求的复杂化，越来越多的企业认识到单一模型架构难以满足全面需求。

混合Dense-MoE部署策略正成为行业最佳实践，通过战略性地结合两种模型架构的优势，实现整体性能和成本的优化。

实施混合策略的核心在于建立智能的"调度人"机制。

这一机制基于输入特性、任务类型、系统负载等因素，动态决定任务路由方向。

例如，企业可以设计一个分层处理系统，简单查询由Dense模型快速处理，而复杂、专业性强的问题则转由MoE模型深入分析。这种智能分流不仅提升了系统响应效率，还优化了计算资源利用。

投资回报率优化是混合部署的另一个关键考量。

企业需要根据业务价值评估和计算成本分析，确定边缘端和云端的模型配置。高频、标准化的任务适合使用优化的Dense模型以降低基础成本，而高价值、复杂的任务则配置更强大的MoE模型以提升服务质量。

这种差异化配置能够在保证用户体验的同时，最大化每单位计算投入的业务回报。

成功实施混合架构需要建立完善的监测与调优机制。

通过持续分析不同类型请求的处理效率、资源消耗和服务质量，企业能够不断优化模型调度策略和资源分配。

这种闭环优化确保系统能够随着业务需求和技术发展而持续演进。

End

Dense模型和混合专家模型（MoE）代表了构建大型人工智能模型的两种主要方法，每种方法都有其独特的优势和挑战。Dense模型以其成熟的生态系统、可靠性和稳定性而著称，尤其适用于需要确定性和低延迟的场景。

然而，随着模型规模的扩大，其计算成本和内存需求也随之增加。

MoE模型通过稀疏激活和动态路由实现了参数的有效扩展，在超大规模个性化应用中展现出巨大的潜力，尤其是在需要专业化知识的场景中。

尽管如此，MoE模型也面临着训练复杂性、推理开销和基础设施需求方面的挑战。

Dense模型与MoE模型关键技术趋势（2025-2026）

混合Dense-MoE架构的出现为企业提供了一种更灵活和高效的解决方案。

通过结合Dense模型的基础能力和MoE模型的扩展性和专业化，混合模型能够在性能、效率和成本之间取得更好的平衡。

Snowflake Arctic的成功就是一个很好的例证，它展示了混合架构在企业级应用中的巨大潜力。

对于企业而言，选择合适的模型架构需要仔细评估其特定应用的需求。

Dense模型在高实时性、低延迟的场景中仍然占据重要地位，而MoE模型则更适合超大规模的个性化场景，以实现投资回报率的最大化。

Dense模型与MoE模型的比较不仅是技术路径的选择，更深层次上是对人工智能本质的哲学思考。

它们代表了连续统一性与离散专业化的两种认知观，反映了对熵、复杂性与知识组织的不同理解。

真正的人工智能突破将不会仅仅来自于算力的线性堆砌，而是来自于对信息几何、统计物理与认知科学的深刻理解，以及基于这些理解所创造的新型计算范式。

在这个过程中，我们不仅在构建更强大的人工智能系统，也在不断深化对智能本质的理解——智能究竟是如何在高维参数空间中，通过熵的精妙组织与流动而涌现的。

这种跨越统计物理、几何拓扑与信息论的深层博弈，远比简单依靠算力扩张所能达成的"粗暴胜利"更加引人深思，也更加接近智能的本质。在这个意义上，人工智能的未来发展将是技术与哲学、工程与科学的深度融合。

最终，混合Dense-MoE部署策略将逐渐成为企业最佳实践，通过智能的资源调度和战略性的投资回报率优化，增强企业的核心竞争力。

AI架构的多样化发展反映了智能本身的多元性。

未来最成功的企业将是那些能够灵活运用不同架构，构建适应性、专业化与通用性平衡的智能系统的企业。

-- MIT人工智能实验室主任Daniela Rus教授

一步一步的，蓝图逐渐清晰了，可以期待一下。

参考：

https://epoch.ai/blog/will-we-run-out-of-data-limits-of-llm-scaling-based-on-human-generated-data

https://machine-learning-made-simple.medium.com/llms-are-not-reaching-their-limits-1574752735b5

https://medium.com/majordigest/understanding-dense-neural-networks-a-deep-dive-into-architecture-learning-and-applications-1824ce2e850b

https://medium.com/@EleventhHourEnthusiast/a-review-of-sparse-expert-models-in-deep-learning-5b29611da9d9

https://victorleungtw.medium.com/mixture-of-experts-in-large-language-models-4c9b2179d0af

https://medium.com/@zaiinn440/moe-vs-dense-vs-hybrid-llm-architectures-9db18428dbe2

文章来自于“安全对齐”，作者“Brad强&宋大宝D.S”。