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最近我研究了一些混合专家模型（MoE），比如Mixtral 8x7b，它作为一个将近一年的老模型，性能相当不错。虽然它在数学方面表现糟糕，答案格式也很差，但我对它能拥有40b模型的知识量却有着8 - 16b的速度这一概念很着迷。我肯定遗漏了它的一个巨大缺点，因为这些模型并不那么流行。还有哪些可能更新的MoE模型可以适配48gb显存呢？以及MoE模型为什么不那么流行呢？还有哪些模型在STEM（科学、技术、工程和数学）话题上超级智能？目前我正在使用Qwen2.5 32b，但在使用llama3.2 11b vision之后，我印象非常深刻。它解决问题的类型、拥有的信息以及准确性几乎和Qwen2.5 32b处于同一水平。

讨论总结

原帖询问混合专家模型（MoE）不流行的原因以及相关的适配和替代模型。评论者从多个角度进行分析，包括MoE模型的性能、在不同规模应用中的表现、训练难度、内存使用情况等，整体讨论氛围比较理性，大家各抒己见，有分析MoE模型缺点的，也有指出其在特定场景下优势的。

主要观点

  1. 👍 MoE模型内存容量利用效率低
    • 支持理由：在显存受限环境下，这一缺点会大大降低其可用性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 MoE模型在大规模应用时有优势，可以在模型实例间分配请求，但对于个人使用不值得
    • 正方观点：在大规模应用时可通过分配请求提高效率。
    • 反方观点：对于个人而言，由于显存限制等因素，性能受影响。
  3. 💡 MoE模型难训练，例如Mixtral训练不具确定性，需要多次训练
    • 解释：训练的复杂性和不确定性会增加研发成本，影响普及。
  4. 💡 8x22b是MoE模型不流行的一个原因，其性能没有好到能匹配其内存要求
    • 解释：它的尺寸太大，多数人没有足够的内存运行，在一些硬件上运行困难且性能差。
  5. 💡 MoE模型更为复杂，在架构、路由机制等方面需要研究，而且要训练所有的专家模型，还难以微调
    • 解释：这些因素使得其在实际应用和推广中面临挑战。

金句与有趣评论

  1. “我相信它（MoE模型）与基本的密集模型相比内存容量效率低下。这在显存受限的环境中大大降低了其可用性。”
    • 亮点：直接指出MoE模型在显存受限环境下的主要劣势。
  2. “MoEs shine at scale, as you can distribute multiple requests across model instances.”
    • 亮点：说明MoE模型在大规模应用中的优势。
  3. “我喜爱我的Deepseek Coder Lite instruct：它又快又智能。”
    • 亮点：提供了一个对比模型的正面评价，与MoE模型的讨论形成参照。
  4. “因为它们目前不够好。”
    • 亮点：简洁地表达了MoE模型不够流行可能是因为性能不够好。
  5. “ambient_temp_xeno：8x22b was kind of a flop.”
    • 亮点：直接表明8x22b模型的失败，解释MoE模型不流行的原因。

情感分析

总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于MoE模型是否有价值，部分人认为它在特定场景下（如大规模应用、数据中心）有优势，而另一部分人则强调它在个人使用、本地运行时的诸多劣势，如内存占用大、难以微调、训练难度大等。产生分歧的原因是大家从不同的使用场景和需求出发看待MoE模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：小尺寸的MoE模型是否会更有利于发挥其优势。
  • 潜在影响：如果小尺寸MoE模型可行，可能会改变MoE模型在本地用户中的普及程度，影响人工智能模型的市场格局，也可能促使更多针对MoE模型的优化研究。

详细内容：

标题：为何 MoE 模型尚未广泛流行？

最近，Reddit 上有一篇关于 MoE 模型的讨论引起了众多网友的关注。原帖作者提到，像 mixtral 8x7b 这样的 MoE 模型尽管在某些方面表现不错，但却没有像预期那样流行。此帖获得了大量的点赞和评论，引发了大家对于 MoE 模型在性能、应用场景以及普及程度等方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

有人认为，MoE 模型在内存容量方面效率不高，对于 VRAM 受限的环境不太友好，而且从爱好者的角度来看，微调也更具挑战性，其优势更多体现在大型数据中心规模。例如，有用户表示：“我相信它是内存容量低效的，相比基本的密集模型，这在很大程度上降低了其在 VRAM 受限环境中的实用性。而且我认为从爱好者的角度来看，MoE 模型更难微调。”

但也有人提出，MoE 模型在处理能力方面非常高效。有用户分享：“当我组装电脑时，预期用途不需要强大的 GPU，而是需要一个强大的 CPU 和大量的 RAM。所以对于我特定的硬件配置，像 8x7B 这样大小的 MoE 模型非常好，因为即使仅在 CPU 上运行，它的速度仍然相当快，而且质量比我能在 GPU 上运行的模型高得多。”

还有人指出，对于拥有较旧 GPU 的情况，MoE 很经济实惠。同时，也有人提到 A100 在数据中心仍在被积极使用，很多 40 系列的数据中心 GPU 退役进入市场，这些模型对于这些情况很适用。

对于编码应用，有人认为更快的推理速度具有很大吸引力。但也有人认为在语言应用方面，可能没那么重要。

有用户提到，8x7b 可以在 CPU 上以可接受的速度运行，而 56b 则不行，并且 CPU 的系统内存相对 VRAM 来说非常便宜。

一些人认为 MoE 在大规模应用中表现出色，因为可以在模型实例之间分配多个请求。但对于个人用户来说，由于通常受 VRAM 限制且一次仅推断一个提示，所以不太值得。

也有人认为训练 MoE 模型非常困难，Mixtral 训练不是确定性的，需要多次训练并挑选最佳表现者，却不知道具体原因。

还有人觉得目前 MoE 模型不够好，如果有新的优秀 8×7 模型，人们可能会使用。

有人认为 MoE 模型更复杂，需要研究架构、路由机制等，而且训练所有专家更难，微调也不容易，并且内存占用大。

有人提出，MoE 模型对于内存受限的用户来说，除了稍弱的模型外没有提供太多，即使在 CPU 上运行更快，也不足以弥补卸载带来的速度损失。

总之，讨论中既有对 MoE 模型优势的认可，也有对其局限性的担忧。其是否能在未来广泛流行，还有待观察和技术的进一步发展。