研讨人员本想研讨Mixtral是怎样依据论题分配专家的，成果发现专家的分配……和论题如同没什么联系。

  而在大多数人的印象中，Mixtral里的8个专家，是别离负责处理不相同的范畴的论题的……

  论文的定论曝光后，不少网友开端以为“专家混合”这个说法，或许不那么恰当了：

  所以，比起“专家的组合”，这样的工作方法更像是一种硬盘阵列或许负载均衡？

  这个问题并不根归于MoE，因自己之前见过的MoE模型中，是发现了真·专家分工的现象的。

  在练习过程中，作者调查了Mixtral中是否有一些专家会针对某些特定范畴进行专门化。

  具体来说，作者计算了第0、15、31层在The Pile验证集的不同子集（包含不相同的范畴的文档）上被选中的专家散布。

  这些子集包含LaTeX格局的arXiv论文、生物学论文（PubMed摘要）、哲学论文（PhilPapers）和GitHub代码等。

  成果发现，对这几个层而言，除了数学范畴（DM Mathematics）数据集的专家挑选略有不同外，其他数据集的专家散布都十分相似，并没有体现出范畴间有什么不同。

  而在数学问题上呈现不同体现的原因，或许是由于其具有相对特别的语法结构，进一步的探求也证明晰这一主意。

  他们发现，专家挑选会被语句的语法结构所影响，一些语法关键词，比方英语中的“Question”或许代码中的“self”，被分配到相同的专家的概率十分大。

  此外，定量的剖析成果还发现了另一个专家分配规则——相邻的token有很大概率被分配给同一专家。

  作者比较了模型针对相邻token挑选相同专家的概率，包含榜首挑选增加率和榜首二挑选增加率。

  榜首二挑选增加是指，模型针对两个token别离做出的榜首和第二挑选，只需存在交集即视为增加。

  （比方榜首个token的榜首、二专家为别离为甲、乙，第二个token的榜首、二专家别离为乙、丙，由于都包含了乙，便是一种榜首二挑选增加的状况）

  因Mixtral中有8个专家，因此在全随机的挑选方法下，榜首挑选增加率应为12.5%（1/8），榜首二挑选增加率应为1 - (6/8) × (5/7)，约为46%。

  但实践测验发现，Mixtral榜首和榜首二挑选增加率高于随机状况，特别是中心的第15层，说明晰模型在专家挑选上是具有倾向性的。

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