阿里提出MoE「专家分化」新策略：打破同质化，让专家各司其职
阿里未来生活实验室投稿
量子位|公众号QbitAI
MoE（混合专家模型）已经成为大模型时代的“版本答案”。
从GPT-5到DeepSeek-V3，几乎所有最强模型背后都有MoE的影子。
但你是否想过：你模型里那几十个“专家”，可能都在干同一件事？
在MoE预训练中，原本期望这些专家“各司其职”，最后发现他们竟然“同质化”了？学术界将这种现象称为“专家同质化”（ExpertHomogenization）。这直接导致了MoE模型参数的浪费和Scaling能力的封顶。
来自阿里巴巴未来生活实验室的研究团队认为，这背后是MoE预训练过程中的信息缺失。
为了解决这一顽疾，来自阿里巴巴集团的研究团队提出了一种全新的专家分化学习（ExpertDivergenceLearning）策略。他们利用预训练数据中天然存在的“领域标签”，设计了一种新的辅助损失函数，鼓励不同领域的Token在路由统计信息上表现出差异，从而引导专家分化出真正的专业能力。
这一研究（ExpertDivergenceLearningforMoE-basedLanguageModels）已中稿ICLR2026。
核心洞察：多样性≠有效分工
为什么传统的MoE训练会导致专家同质化？团队在论文中揭示了一个被长期忽视的数学盲区。
现有的负载均衡损失（Load-BalancingLoss）虽然能提高总的路由多样性（TotalDivergence），但它是一种“盲目”的提升。它只在乎“所有专家都被用到了”，却不在乎“是被谁用到的”。
这就好比公司发奖金，只看大家是不是都忙起来了，却不管是不是所有人都在重复造轮子。
阿里团队提出，真正的专家化，应该建立在“领域差异”之上。需要将总的路由多样性，通过数学手段引导到“域间差异”（Inter-DomainDivergence）上。
基于此，他们提出了专家分化学习（ExpertDivergenceLearning）。
硬核方法论：如何在预训练中强迫专家“分家”？
为了打破僵局，阿里团队提出了一种纯粹的、即插即用的训练目标函数——专家分化损失（ExpertDivergenceLoss,LED）。
它的设计灵感来源于一个优美的数学直觉：MoE的路由多样性是可以被“解构”的。
数学原理：多样性分解定理（DivergenceDecomposition）
论文在理论部分使用了一个关键公式：
总多样性(Dtotal)=域间多样性(Dinter)+域内多样性(Dintra)
传统做法的缺陷：以前的负载均衡Loss只是盲目地推高左边的Dtotal。但在缺乏引导的情况下，模型倾向于通过增加Dintra（让同一个领域的Token乱跑）来应付考试，而不是增加Dinter（让不同领域的Token分开跑）。
新方法的Insight：LED的本质，就是精准锁定并最大化Dinter。它通过最大化不同领域之间的“排斥力”，分配总多样性的额度给“域间差异”，从而迫使专家发生功能分化。
几何直观：把专家“推”向边缘
这个Loss的计算过程可以拆解为三步：
第一步：从Token到领域（Aggregation）在训练过程中，模型通常会接收到不同来源的数据（如数学题、代码片段、新闻）。算法首先计算出当前Batch中，属于“数学域”的所有Token的平均路由分布，以及属于“代码域”的平均路由分布。
第二步：计算“排斥力”（DivergenceComputation）有了不同领域的平均路由分布，如何衡量它们的差异？团队选择了JS散度（Jensen-ShannonDivergence）。
JS散度是对称且有界的，非常适合用来衡量两个概率分布的“距离”。
如果“数学专家组”和“代码专家组”的人员构成高度重叠，JS散度就会很低。
如果它们使用的是两套完全不同的人马，JS散度就会很高。
第三步：最大化差异（Optimization）LED的最终目标，就是最大化所有领域对之间的JS散度。
这相当于给梯度下降过程施加了一个强大的“排斥力”：“数学题正在往1号专家那里跑，那么写代码的Token请尽量离1号专家远一点！”
通过这种显式的监督信号，模型不再是随机地分配专家，而是被迫学习出一种与语义高度对齐的路由策略。
粒度实验：49类标签>3类标签
这种分化学习，分得越细越好吗？
为了验证这一点，研究团队构建了两种不同粒度的领域标签体系：
1.粗粒度（3-Class）：简单分为英文、中文、数学。
2.细粒度（49-Class）：利用分类器将数据细分为49个具体主题（如物理、历史、计算机科学、法律、医学等）。
后续实验结果呈现出明显的“粒度缩放定律”：使用49类细粒度标签训练的模型，性能显著优于使用3类标签的模型。
这说明，给专家的分工指令越具体（例如：“不仅要区分文理，还要区分物理和化学”），MoE模型涌现出的专业能力就越强。
实验实锤：SOTA性能与可视化证据
研究团队在3B、8B、15B三种规模上，进行了长达100BTokens的从零预训练（Trainingfromscratch）。
在预训练阶段最重要的训练损失对比上，专家分化学习在语言建模损失上展现出来稳定且显著的训练收益。
全面超越基线在MMLU、C-Eval、CMMLU、ARC等7个主流基准测试中，搭载了专家分化学习的模型全面超越了标准MoE基线。特别是在15B模型上，细粒度策略带来的平均分提升超过1个百分点——在预训练领域，这通常意味着数百亿Token的训练差距。
可视化：一眼看穿“伪专家”与“真专家”
