Branch-Train-Merge：低通信成本MoE构建法 大家好，今天我们来探讨一种低通信成本的Mixture of Experts (MoE) 模型构建方法：Branch-Train-Merge (BTM)。MoE 模型近年来在提升模型容量和性能方面展现出巨大的潜力，但其高昂的通信成本一直是制约其大规模应用的关键因素。BTM 旨在解决这个问题，通过一种巧妙的独立训练和合并策略，显著降低训练过程中的通信需求。 1. MoE 模型及其通信挑战 首先，我们简单回顾一下 MoE 模型的基本概念。MoE 模型的核心思想是将一个大型模型分解为多个“专家”（Experts），每个专家负责处理输入数据的一部分。一个“门控网络”（Gating Network）负责根据输入数据的特征，决定将哪些专家激活，以及每个专家的权重。 经典的 MoE 模型，例如 Sparse MoE，在训练过程中需要频繁地在不同设备之间传输激活专家的参数更新。假设我们有 N 个专家，每个专家的参数量为 P，每次迭代需要激活 K 个专家 (K << N)。传统的分布式训练方法需要将 K*P 的参数更新从各个设备发送 …