Що таке децентралізована суміш експертів (MoE) і як вона працює

Пояснення децентралізованої суміші експертів (MoE)

У традиційних моделях усі завдання виконуються однією загальною системою, яка має вирішувати все одразу. MoE розподіляє завдання між спеціалізованими експертами, роблячи процес ефективнішим. dMoE децентралізує рішення завдяки меншим системам, що корисно для роботи з великими обсягами даних або великою кількістю машин.

Традиційно моделі машинного навчання працювали, використовуючи одну велику універсальну модель для обробки всіх завдань. Уявіть одного експерта, який намагається виконати всі завдання: можливо, він буде виконувати деякі завдання добре, але не відмінно інші. Наприклад, якщо модель повинна розпізнавати обличчя і текст в одній системі, їй доведеться навчитися обом завданням одночасно, що може зробити її повільнішою та менш ефективною.

З MoE, замість того щоб одна модель виконувала всі завдання, роботу розбивають на менші завдання, а модель спеціалізують. Це схоже на компанію з різними відділами: один для маркетингу, один для фінансів і один для обслуговування клієнтів. Коли з’являється нове завдання, його направляють у відповідний відділ, що робить процес ефективнішим. У MoE система обирає, якого експерта використати, виходячи з потреб завдання, тому вона працює швидше та точніше.

Система децентралізованої суміші експертів (dMoE) йде на крок далі. Замість одного центрального “керівника” для вибору експерта, кілька менших систем (або “шлюзів”) ухвалюють власні рішення. Це означає, що система може ефективніше обробляти завдання в межах різних частин великої системи. Якщо ви працюєте з величезною кількістю даних або на багатьох різних машинах, dMoE дозволяє кожній частині системи працювати незалежно, що прискорює роботу та робить її масштабованою.

Разом MoE і dMoE забезпечують значно швидший, розумніший і масштабованіший спосіб виконання складних завдань.

Чи знали ви? Основна ідея моделей “Суміші експертів” (MoE) виникла у 1991 році в дослідженні “Adaptive Mixture of Local Experts”. У ньому було представлено концепцію навчання спеціалізованих мереж для конкретних завдань, керованих “гейтінг-мережею”, яка обирає відповідного експерта для кожного введення. Цей підхід, як виявилося, досягав цільової точності вдвічі швидше за традиційні моделі.

Ключові компоненти децентралізованого MoE

У системі dMoE кілька розподілених механізмів маршрутизації даних незалежно направляють інформацію до спеціалізованих експертів, забезпечуючи паралельну обробку та локальну ухвалу рішень без центрального координатора для ефективної масштабованості.

Ключові компоненти, які забезпечують ефективну роботу систем dMoE, включають:

• Багато механізмів маршрутизації: Замість одного центрального шлюзу, що ухвалює рішення про вибір експертів, у системі розташовані численні менші шлюзи. Кожен шлюз або маршрутизатор відповідає за вибір належних експертів для свого конкретного завдання чи підмножини даних. Ці шлюзи можна уявити як приймаючі рішення, що обробляють різні частини даних паралельно.
• Експерти: Експерти в dMoE — це спеціалізовані моделі, навчені різним частинам проблеми. Ці експерти не активуються одночасно. Шлюзи обирають найбільш релевантних експертів залежно від вхідних даних. Кожен експерт зосереджується на певній частині завдання, наприклад, один може спеціалізуватися на зображеннях, а інший — на тексті.
• Розподілена комунікація: Оскільки шлюзи та експерти розташовані розподілено, потрібна ефективна комунікація між компонентами. Дані розділяються та направляються до відповідного шлюзу, а шлюзи передають їх відповідним експертам. Така структура дозволяє паралельну обробку, де кілька завдань можна виконувати одночасно.

Локальне прийняття рішень: У децентралізованій MoE прийняття рішень здійснюється локально. Кожен шлюз самостійно вирішує, яких експертів активувати для введених даних, без потреби в центральному координаторі. Це дозволяє системі ефективно масштабуватися, особливо у великих розподілених середовищах.

Переваги децентралізованого MoE

Системи децентралізованого MoE забезпечують масштабованість, відмовостійкість, ефективність, паралелізацію та краще використання ресурсів завдяки розподілу завдань між кількома шлюзами та експертами, мінімізуючи залежність від центрального координатора.

Ось основні переваги систем dMoE:

• Масштабованість: Децентралізований MoE може обробляти значно більші та складніші системи завдяки розподілу робочого навантаження. Оскільки рішення приймається локально, можна додавати більше шлюзів та експертів, не перевантажуючи центральну систему. Це підходить для великих завдань, наприклад, у розподілених обчисленнях чи хмарних середовищах.
• Паралелізація: Завдяки тому, що різні частини системи працюють незалежно, dMoE дозволяє паралельну обробку. Це означає, що можна одночасно виконувати кілька завдань набагато швидше, ніж у традиційних централізованих моделях. Особливо це корисно при роботі з величезною кількістю даних.
• Краще використання ресурсів: У децентралізованій системі ресурси використовуються ефективніше. Оскільки експерти активуються лише за потреби, система не витрачає ресурси на непотрібні завдання, що робить її більш енерго- та економічно ефективною.
• Ефективність: Розподіл роботи між кількома шлюзами та експертами дозволяє dMoE обробляти завдання ефективніше. Це зменшує потребу в центральному координаторі, який може стати “вузьким місцем”. Кожен шлюз обробляє лише своїх експертів, прискорюючи процес і зменшуючи витрати на обчислення.
• Відмовостійкість: Завдяки розподіленому прийняттю рішень система менш уразлива до збоїв в одній частині. Якщо якийсь шлюз чи експерт виходить з ладу, інші можуть продовжувати працювати незалежно, і вся система залишається працездатною.

Чи знали ви? Mixtral 8x7B є високопродуктивною моделлю розрідженої суміші експертів (SMoE), в якій для кожного введення активується лише підмножина доступних “експертів”. Ця модель перевершує Llama 2 70B у більшості бенчмарків із 6-кратною швидкістю розгортання. Ліцензована за Apache 2.0, вона забезпечує чудові характеристики “вартість/продуктивність” і перевершує GPT-3.5 у багатьох завданнях.