Как модели Mixture-of-Experts меняют эффективность и масштабируемость ИИ
Модели Mixture-of-Experts активируют только части сети, что позволяет создавать огромные модели с эффективным использованием вычислений. Эта технология меняет подход к задачам в области языка, зрения и рекомендаций.
Что такое модели Mixture-of-Experts (MoE)
Модели Mixture-of-Experts меняют подход к масштабированию ИИ, активируя только часть модели для каждого входа. В отличие от плотных моделей, использующих все параметры, MoE динамически выбирают подмножество специализированных подсетей — «экспертов» — с помощью механизма выбора. Это позволяет создавать модели с огромным числом параметров при сохранении управляемых вычислительных затрат.
Ключевые инновации в MoE
Модели Switch Transformer и GLaM от Google вывели MoE на новый уровень, заменив традиционные слои в трансформерах экспертами. Switch Transformer направляет токены к одному эксперту на каждом слое, а GLaM использует выбор топ-2 экспертов. Эти методы показали, что MoE могут соперничать с плотными моделями, такими как GPT-3, при значительно меньших энергозатратах и вычислениях. Основная идея — условные вычисления: активируются только релевантные эксперты, что обеспечивает эффективность при огромном числе параметров.
Применение в реальных задачах
MoE успешно используются в языковом моделировании (Google GLaM, Switch Transformer, Microsoft Z-Code в Translator с поддержкой 100+ языков), компьютерном зрении (Google V-MoE, LIMoE для классификации и мультимодальных задач) и рекомендательных системах (например, YouTube для оптимизации времени просмотра и кликов). Эксперты специализируются на разных задачах, что повышает общую производительность.
Преимущества и сложности
Главное преимущество MoE — эффективность, позволяющая моделям вроде Mixtral 8×7B от Mistral AI работать как меньшие модели с высоким качеством. Специализация экспертов улучшает работу с разными типами данных. Однако есть сложности: балансировка загрузки экспертов при обучении, высокая нагрузка на память, распределение вычислений по GPU/TPU. Для решения этих задач созданы специализированные фреймворки, такие как DeepSpeed и GShard.
Сравнение с другими методами масштабирования
В отличие от традиционного масштабирования, где вычислительные затраты растут пропорционально параметрам, MoE увеличивают число параметров без роста затрат на каждый вход. По сравнению с ансамблями, MoE более эффективны, поскольку выполняют один проход с несколькими экспертными путями. MoE дополняют методы масштабирования данных (например, Chinchilla) и отличаются от методов сжатия (прореживание, квантизация), увеличивая мощность во время обучения.
Лидеры в области MoE
Google — пионер исследований MoE с моделями Switch Transformer и GLaM (до триллиона параметров). Microsoft внедряет MoE в продуктив с Z-Code и DeepSpeed-MoE. Meta исследует масштабные MoE для языковых и рекомендательных моделей. Amazon поддерживает MoE через SageMaker и внутренние проекты. В Китае Huawei и BAAI создали масштабные MoE модели, такие как PanGu-Σ. Среди стартапов Mistral AI лидирует в открытых MoE моделях, а xAI и Databricks также продвигают технологии MoE.
Модели Mixture-of-Experts меняют архитектуру ИИ, делая системы мощнее, эффективнее и адаптивнее. С развитием инфраструктуры MoE станут стандартом в мультидоменных и мультимодальных решениях.
Switch Language
Read this article in English