Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat 简介

Qwen1.5-MoE-A2.7B简介

最近2天，业界有3个重磅的MoE技术大模型开源，包括前天的DBRX以及今天的Jamba和阿里的Qwen1.5-MoE-A2.7B。

Qwen1.5-MoE-A2.7B是基于阿里此前开源的Qwen1.5-1.8B模型继续迭代升级的混合专家技术大模型。Qwen1.5-MoE-A2.7B模型总的参数数量是143亿，但每次推理只使用27亿参数。

阿里官方称他们使用的是特别设计的MoE架构。通常，如Mixtral方法中所见，每个transformer块内的MoE层采用八个专家，并使用前两名门控策略用于路由。这种配置虽然简单有效，但有很大的提升空间。因此，通过一系列广泛的实验，阿里对这个架构进行了几项修改：

• 更加细粒度专家
• 非从头训练的“升级再利用”的初始化
• 带有共享和路由专家的路由机制

以前的研究项目，如DeepSeek-MoE和DBRX，已经证明了使用细粒度专家的有效性。阿里将单个FFN分割成几个部分，每个部分作为一个独立的专家。这是一种更为细致的构建专家的方法。

所以，虽然Qwen1.5-MoE-A2.7B模型参数量不大，但是总共有64个专家，比传统的8个专家的MoE设置增加了8倍，每次推理激活其中4个专家。同时利用现有的Qwen-1.8B，将其转变为Qwen1.5-MoE-A2.7B。

一个值得注意的发现是，在初始化过程中引入随机性显著加快了收敛速度，并在整个预训练过程中取得了更好的整体性能。

Qwen1.5-MoE-A2.7B的效果

根据阿里官方提供的数据，Qwen1.5-MoE-A2.7B参数总数143亿，每次推理激活27亿，其效果约等于70亿参数规模的大模型。

从这个角度看，Qwen1.5-MoE-A2.7B显存（半精度）最低需要28GB，但是推理的时候因为只使用了27亿参数，所以推理速度会更快。也就是意味着，Qwen1.5-MoE-A2.7B模型用2倍于70亿参数模型的显存，推理速度则提升到原来的1.74倍。

下图是模型与其它模型的评测对比：

可以看到，Qwen1.5-MoE-A2.7B与70亿参数模型基本差不多。这种显存换速度的方法，看个人选择了。

另外一个值得注意的点是在Qwen1.5-MoE-A2.7B模型在NVIDIA A100-80G GPU可以达到每秒4000个tokens的生成速度！非常恐怖！（输入输出都是1K的tokens）

Qwen1.5-MoE-A2.7B开源和使用

Qwen1.5-MoE-A2.7B模型是允许免费商用的。不过由于最新的transformers代码没有合入这个模型，所以想要使用的话需要从GitHub下载源码进行编译安装后才能使用。

Qwen1.5-MoE-A2.7B模型开源地址参考：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Qwen1_5-MoE-A2_7B