NLP, 비전, 로봇 공학 등을 위한 확장 가능하고 효율적인 모델을 지원하는 획기적인 AI 아키텍처인 MoE(Mixture of Experts)를 알아보세요.
전문가 혼합(MoE)은 전문화된 전문화된 신경망(NN) 아키텍처입니다. 계산 비용의 비례적인 증가 없이 모델 용량을 효율적으로 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 모든 파라미터가 모든 입력에 대해 활성화되는 기존의 "고밀도" 모델과 달리, MoE 모델은 조건부 계산이라는 조건부 계산이라는 기술을 활용합니다. 이를 통해 시스템은 전체 매개변수 중 일부 하위 집합만 동적으로 활성화할 수 있습니다. 입력 데이터의 특정 요구 사항에 따라 "전문가"로 알려진 매개변수의 일부만 동적으로 활성화할 수 있습니다. 이러한 연구자들은 다음과 같은 대규모 시스템을 훈련할 수 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 대규모 시스템을 훈련할 수 있습니다. 수조 개의 파라미터를 보유한 대규모 시스템을 훈련할 수 있습니다. 훨씬 더 작은 모델의 추론 지연 시간과 속도 모델과 같은 대규모 시스템을 훈련할 수 있습니다.
MoE 프레임워크는 표준 고밀도 레이어를 두 가지 주요 구성 요소로 구성된 스파스 MoE 레이어로 대체합니다. 로 구성되어 정보를 처리합니다:
두 아키텍처 모두 여러 하위 모델을 포함하지만 다음을 구분하는 것이 중요합니다. 전문가들의 혼합 모델 앙상블.
MoE 아키텍처는 특히 다음이 필요한 시나리오에서 최신 고성능 AI의 초석이 되었습니다. 엄청난 지식 보유 및 멀티태스크 기능을 필요로 하는 시나리오에서 특히 그렇습니다.
라우팅 메커니즘을 이해하는 것이 MoE의 작동 방식을 파악하는 데 중요합니다. 다음은 다음과 같습니다. PyTorch 스니펫은 간단한 게이팅 메커니즘을 보여줍니다. 주어진 입력 배치에 대해 상위 2명의 전문가를 선택합니다.
import torch
import torch.nn as nn
# A simple router selecting the top-2 experts out of 8
num_experts = 8
top_k = 2
input_dim = 128
# The gating network predicts expert relevance scores
gate = nn.Linear(input_dim, num_experts)
input_data = torch.randn(4, input_dim) # Batch of 4 inputs
# Calculate routing probabilities
logits = gate(input_data)
probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
# Select the indices of the most relevant experts
weights, indices = torch.topk(probs, top_k, dim=-1)
print(f"Selected Expert Indices:\n{indices}")
효율성에도 불구하고 MoE 모델은 교육 과정에 복잡성을 도입합니다. 교육 과정에 복잡성을 도입합니다. 주요 과제는 다음과 같습니다. 로드 밸런싱; 게이팅 네트워크가 모든 것을 소수의 "소수의 '인기 있는' 전문가에게 모든 것을 라우팅하는 상태로 수렴할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 연구자들은 보조적인 보조 손실 함수를 적용하여 보조 손실 함수를 적용합니다. 또한 MoE를 구현하려면 정교한 분산된 교육 인프라를 관리해야 하며 전문가 간의 커뮤니케이션을 관리하기 위한 GPU. 다음과 같은 라이브러리 Microsoft DeepSpeed 및 TensorFlow 메시와 같은 라이브러리는 이러한 병렬화 장애물을 처리하기 위해 특별히 개발되었습니다.
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