无辅助损失的负载均衡策略

是一种用于解决深度学习中专家混合系统（MoE）负载不均衡问题的方法，它不依赖额外的辅助损失函数来实现负载均衡，而是通过直接调整专家接收输入的概率来平衡各个专家的负载，以下是具体介绍及举例：

策略原理

• 动态调整接收概率：系统会根据每个专家的历史利用率情况，动态地调整其接收新任务的概率。对于那些利用率过高的专家，降低其接收新任务的概率，使得其他相对空闲的专家有更多机会接收任务；而对于利用率较低的专家，则提高其接收新任务的概率，从而让任务更均匀地分配到各个专家上。
• 无需辅助损失函数：传统方法可能会引入额外的辅助损失函数来惩罚负载不均衡的情况，以引导模型学习到更均衡的分配策略。但无辅助损失的负载均衡策略摒弃了这种方式，直接基于专家的实际负载情况进行概率调整，避免了因引入辅助损失函数可能带来的模型训练复杂性增加和潜在的收敛问题等。

举例说明

假设一个MoE模型中有4个专家，分别为专家A、专家B、专家C和专家D，它们负责处理不同类型的自然语言理解任务

比如情感分析、实体识别、语义角色标注和文本分类。在训练的初始阶段，由于数据分布的原因，