В чем особенности архитектуры Mixed Experts при обучении больших языковых моделей?

Особенности архитектуры Mixture of Experts (MoE) при обучении больших языковых моделей:

• Разбиение сложной проблемы на более мелкие специализированные компоненты. www.analyticsvidhya.com Каждый эксперт сосредотачивается на решении определённого аспекта общей задачи. www.analyticsvidhya.com
• Выборочная активация экспертов. www.analyticsvidhya.com Это позволяет ускорить обучение и повысить эффективность выводов, так как для заданных входных данных задействуется только подмножество экспертов. nuancesprog.ru
• Использование механизма самовнимания. www.gptunnel.ru Он позволяет модели оценивать важность различных частей входного текста относительно друг друга. www.gptunnel.ru

В основе модели MoE лежат два компонента: nuancesprog.ru

1. Разреженные слои MoE. nuancesprog.ru Они заменяют плотные слои сетей прямого распространения в архитектуре трансформера. nuancesprog.ru Каждый слой MoE содержит несколько экспертов, и только подмножество этих экспертов задействуется для заданного входного сигнала. nuancesprog.ru
2. Сетевой шлюз или маршрутизатор. nuancesprog.ru Этот компонент определяет, какие токены обрабатываются теми или иными экспертами. nuancesprog.ru Таким образом обеспечивается обработка каждой части входных данных наиболее подходящим экспертом. nuancesprog.ru

Несмотря на то что в процессе вывода используется лишь часть всех параметров, вся модель, включая всех экспертов, должна быть загружена в память, что требует большой ёмкости VRAM. nuancesprog.ru