Как работает технология Mixture of Experts в современных языковых моделях?

Технология Mixture of Experts (MoE) в современных языковых моделях работает на основе принципа «разделяй и властвуй». www.ultralytics.com Вместо одной большой монолитной модели для обработки всех типов данных или задач используется множество небольших специализированных субмоделей, называемых «экспертами». www.ultralytics.com

Архитектура MoE состоит из трёх основных компонентов: aigenom.ru

1. Эксперты. aigenom.ru Набор идентичных по структуре нейронных подсетей, каждая из которых специализируется на обработке определённых типов входных данных. aigenom.ru Например, в обработке естественного языка разные эксперты могут специализироваться на различных аспектах языка или доменах знаний. www.ultralytics.com
2. Маршрутизатор (router). aigenom.ru Нейронная сеть, которая определяет, какие эксперты должны обрабатывать конкретный входной пример. aigenom.ru
3. Механизм объединения. aigenom.ru Компонент, который комбинирует выходные данные активированных экспертов в окончательный результат. aigenom.ru

Основной принцип работы заключается в интеллектуальной маршрутизации входных токенов к наиболее подходящим экспертам с помощью вентильной сети. gerwin.io Процесс обычно включает несколько этапов: gerwin.io

1. Вентильная сеть получает на вход токен и вычисляет для каждого эксперта оценку, указывающую на его релевантность для данного токена. gerwin.io
2. На основе этих оценок выбирается подмножество экспертов для обработки токена. gerwin.io Распространённой стратегией выбора является «top-k routing», при которой выбираются «k» экспертов с наивысшими оценками. gerwin.io
3. После выбора эксперты независимо обрабатывают входной токен. gerwin.io
4. Выходы активированных экспертов объединяются для получения окончательного выхода MoE-слоя. gerwin.io

Такой подход позволяет:

• Снизить вычислительную нагрузку по сравнению с плотными моделями аналогичного размера, где все параметры используются для каждого вычисления. www.ultralytics.com
• Создать модели с большим количеством параметров без пропорционального увеличения вычислительных затрат на каждое умозаключение. www.ultralytics.com
• Повысить общую точность модели и производительность при решении сложных задач по сравнению с одной плотной моделью. www.ultralytics.com

MoE активно используется в современных языковых моделях, таких как Google's Switch Transformer и GLaM, Mixtral 8x7B от Mistral AI, Qwen3-235B-A22B от Alibaba Cloud и других. aigenom.ru