Как работает технология MoE в современных языковых моделях?

Технология MoE (Mixture of Experts, «смесь экспертов») в современных языковых моделях работает за счёт разделения вычислений между множеством специализированных подсетей. blogs.novita.ai aigenom.ru

Архитектура MoE состоит из трёх основных компонентов: aigenom.ru

1. Эксперты — набор идентичных по структуре нейронных подсетей, каждая из которых специализируется на обработке определённых типов входных данных. aigenom.ru Например, в модели для обработки естественного языка (NLP) один эксперт может специализироваться на переводе английского на французский, а другой — на генерации кода на Python. www.ultralytics.com
2. Маршрутизатор (router) — нейронная сеть, которая определяет, какие эксперты должны обрабатывать конкретный входной пример. aigenom.ru
3. Механизм объединения — компонент, который комбинирует выходные данные активированных экспертов в окончательный результат. aigenom.ru

Основной принцип работы архитектуры MoE 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 Затем выходы активированных экспертов объединяются для получения окончательного выхода MoE-слоя. gerwin.io

Преимущество MoE — возможность создавать модели с большим количеством параметров без пропорционального увеличения вычислительных затрат. blogs.novita.ai gerwin.io