Что такое Mixture of Experts (MoE)?

Mixture of Experts (MoE) или “Смесь экспертов” — это архитектура нейронной сети, разработанная для повышения эффективности и масштабируемости моделей, особенно крупномасштабных моделей Transformer. Вместо единой монолитной сети (“плотной” модели), которая обрабатывает каждый вход всеми своими параметрами, модель MoE состоит из множества меньших подсетей-“экспертов”. Легковесная “вентильная сеть” или “маршрутизатор” определяет, какой один или несколько экспертов лучше всего подходят для обработки данного входного токена. Это означает, что для любого отдельного входа активируется только часть общих параметров модели, что известно как разреженная активация. Это позволяет моделям MoE иметь огромное количество параметров (в некоторых случаях триллионы) без пропорционального увеличения вычислительных затрат на инференс или обучение.

Ключевые особенности

• Разреженная активация: Для каждого входного токена используется только небольшое подмножество параметров модели (выбранные эксперты), что резко снижает вычислительную нагрузку (FLOPs) по сравнению с плотной моделью того же размера.
• Массовая масштабируемость: MoE позволяет создавать модели с сотнями миллиардов или даже триллионами параметров, что далеко за пределами практичности для плотных моделей. Этот огромный объем параметров увеличивает способность модели хранить знания.
• Вычислительная эффективность: Обучение и инференс значительно быстрее и требуют меньше ресурсов, чем у плотной модели с эквивалентным количеством параметров, поскольку вычисления на токен отделены от общего числа параметров.
• Специализация экспертов: Во время обучения каждая экспертная сеть учится специализироваться на обработке определенных типов данных, паттернов или концепций. Вентильная сеть учится направлять входы к наиболее релевантным экспертам, улучшая общую производительность модели.

Сферы применения

• Большие языковые модели (LLM): MoE является ключевой архитектурой для некоторых из самых мощных LLM, включая GPT-4 и модели с открытым исходным кодом, такие как Mixtral 8x7B. Это позволяет им достигать передовой производительности, управляя при этом вычислительными затратами.
• Многозадачное обучение: В сценариях, где одна модель должна выполнять разнообразные задачи, разные эксперты могут специализироваться на каждой задаче, что приводит к лучшей общей производительности без взаимных помех.
• Компьютерное зрение: Концепция MoE также применяется к Vision Transformers (ViT) для более эффективной обработки крупномасштабного анализа изображений и видео.
• Экономичное развертывание: Для разработчиков использование модели MoE, такой как Mixtral, означает получение производительности гораздо более крупной модели со скоростью инференса и стоимостью, близкими к показателям меньшей модели.

Начало работы

Начать работу с моделью MoE просто с помощью библиотек, таких как Hugging Face Transformers. Вы можете загрузить и использовать предварительно обученную модель MoE, например, Mixtral 8x7B от Mistral AI, так же, как и любую другую модель Transformer. Сложность маршрутизации экспертов обрабатывается внутри.

Вот пример “Hello World” на Python:

```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

Загрузка модели Mixtral 8x7B Instruct и токенизатора

Это мощная модель MoE с открытым исходным кодом

model_id = “mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1” tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Определение промпта

text = “Привет, я модель ‘Смесь экспертов’. В нескольких словах объясни, что делает тебя особенной.” inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”)

Генерация ответа

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Ценообразование

Mixture of Experts — это архитектурный паттерн, а не продукт, поэтому он по своей сути является Open Source. “Стоимость” связана с вычислительными ресурсами (GPU, TPU), необходимыми для обучения или запуска моделей, использующих эту архитектуру. Однако основное преимущество MoE заключается в снижении этих затрат по сравнению с плотными моделями аналогичного масштаба параметров, что делает крупномасштабный ИИ более доступным.