Децентралізований змішаний експертний (MoE) пояснюється

З традиційними моделями все вирішується однією загальною системою, яка повинна впоратися з усім одразу. MoE розділяє завдання на спеціалізованих експертів, що робить його більш ефективним. І dMoE розподіляє процес прийняття рішень між меншими системами, що допомагає при роботі з великими обсягами даних або багатьма машинами.

Традиційно, моделі машинного навчанняПрацювавши за допомогою однієї великої загальнопризначеної моделі для вирішення всього. Уявіть собі одного експерта, який намагається впоратися з усіма завданнями: Це може бути добре у деяких речах, але не дуже добре у інших. Наприклад, якщо у вас була модель, яка намагалася впізнати як обличчя, так і текст у тій же системі, модель мусила б навчитися виконувати обидві задачі одночасно, що могло зробити її повільнішою та менш ефективною.

З MoE, замість того, щоб одну модель намагатися робити все, ви розбиваєте роботу на менші завдання й спеціалізуєте модель. Подумайте про це, як про компанію з різними відділами: один для маркетингу, один для фінансів і один для обслуговування клієнтів. Коли надходить нове завдання, ви відправляєте його відповідному відділу, що робить процес більш ефективним. У MoE система вибирає, якого експерта використовувати на основі потреб завдання - тому це швидше й точніше.

Децентралізована суміш експертів (dMoE) система йде ще далі. Замість одного центрального «керівника», який вирішує, якого експерта використовувати, кілька менших систем (або «воріт») кожна приймає свої власні рішення. Це означає, що система може виконувати завдання більш ефективнопо різних частинах великої системи. Якщо ви маєте справу з великими обсягами даних або працюєте з системою на багатьох різних машинах, dMoE допомагає, дозволяючи кожній частині системи працювати незалежно, що робить все швидше і масштабованіше.

Разом, MoE та dMoE дозволяють набагато швидший, розумніший та масштабований спосіб обробки складних завдань.

Ви знали? Основна ідея за моделями змішання експертів (MoE) сягає 1991 року з роботи «Адаптивне змішане використання локальних експертів». У цій статті було представлено концепцію навчання спеціалізованих мереж для конкретних завдань, керованих «воротневою мережею», яка вибирає правильного експерта для кожного вхідного сигналу. Дивно, цей підхід виявився здатним досягати цільової точності вдвічі швидше за час навчання звичайних моделей.

Ключові децентралізовані компоненти Міністерства економіки

У системі dMoE кілька розподілених механізмів управління незалежно маршрутизують дані до спеціалізованих моделей експертів, що дозволяє паралельну обробку та прийняття рішень на місці без центрального координатора для ефективної масштабованості.

Ключові компоненти, які допомагають системам dMoE працювати ефективно, включають:

Множинні механізми воріт: Замість одного центрального воріт, що вирішує, яких експертів використовувати, по всій системі розподілені кілька менших воріт. Кожен воріт або маршрутизатор відповідає за вибір правильних експертів для своєї конкретної задачі або піднабору даних. Ці ворота можна розглядати як приймачі рішень, які управляють різними частинами даних паралельно.

Експерти: Експерти в системі dMoE - це спеціалізовані моделі, навчені на різних частинах проблеми. Ці експерти не активуються одночасно. Ворота вибирають найбільш відповідних експертів на основі вхідних даних. Кожен експерт фокусується на одній частині проблеми, наприклад, один експерт може фокусуватися на зображеннях, інший на тексті, тощо.

Розподілена комунікація: через те, що ворота і експерти розташовані різними частинами, між компонентами повинна бути ефективна комунікація. Дані розбиваються і маршрутизуються до правильних воріт, а потім ворота передають правильні дані вибраним експертам. Ця децентралізована структура дозволяє паралельну обробку, де кілька задач можуть бути оброблені одночасно.

Місцеве прийняття рішень: У децентралізованому MoE прийняття рішень відбувається на місцевому рівні. Кожне воріт самостійно вирішує, яких експертів активувати для певного входу без очікування центрального координатора. Це дозволяє системі ефективно масштабуватися, особливо в великих розподілених середовищах.

Децентралізовані переваги MoE

Децентралізовані системи MoE надають масштабованість, стійкість до відмов, ефективність, паралелізацію та краще використання ресурсів шляхом розподілу завдань між кількома воротами та експертами, зменшуючи залежність від центрального координатора.

Тут перераховані різноманітні переваги систем dMoE:

Масштабованість: Децентралізований MoE може обробляти набагато більше та складніші системи, оскільки розподіляє навантаження. Оскільки прийняття рішень відбувається локально, ви можете додавати більше воріт та експертів без перевантаження центральної системи. Це робить його чудовим для проблем великого масштабу, таких як ті, що зустрічаються в розподілене обчисленняабо хмарні середовища.

Паралелізація: Оскільки різні частини системи працюють незалежно одна від одної, dMoE дозволяє паралельну обробку. Це означає, що ви можете обробляти кілька завдань одночасно, набагато швидше, ніж у традиційних централізованих моделях. Це особливо корисно, коли ви працюєте з величезними обсягами даних.

Краще використання ресурсів: У децентралізованій системі ресурси розподіляються краще. Оскільки експерти активуються лише тоді, коли це потрібно, система не марно витрачає ресурси на непотрібні обробки, що робить її більш енерго- та витратоємною.

Ефективність: Розділяючи роботу між кількома воротами та експертами, dMoE може обробляти завдання більш ефективно. Це зменшує потребу у центральному координаторі, який керує всім, що може стати проблемою. Кожна ворота обробляє лише тих експертів, яких вона потребує, що прискорює процес та зменшує обчислювальні витрати.

Відмовостійкість: Оскільки процес прийняття рішень розподілений, система з меншою ймовірністю вийде з ладу, якщо одна частина вийде з ладу. Якщо одні ворота або фахівець виходять з ладу, інші можуть продовжувати функціонувати самостійно, тому система в цілому залишається працездатною.

Чи ви знали? Mixtral 8x7B - це високопродуктивна розріджена модель експертів (SMoE) (де лише підмножина доступних "експертів" або компонентів активується для кожного введення, замість використання всіх експертів одночасно), що перевершуєLlama 2 70B на більшості тестів з 6-кратним прискоренням виведення. Ліцензується за Apache 2.0, він забезпечує відмінну вартість/продуктивність та в багатьох завданнях відповідає або перевищує GPT-3.5.

MoE проти традиційних моделей

Традиційні моделі використовують одну мережу для всіх завдань, що може бути повільніше і менш ефективно. У порівнянні з цим, MoE покращує ефективність, вибираючи конкретних експертів для кожного введення, що робить його швидшим і більш придатним для складних наборів даних.

Ось порівняння двох:

Застосування MoE в штучному інтелекті та блокчейні

У штучному інтелекті моделі MoE в основному використовуються для підвищення ефективності та продуктивності моделі глибокого навчання, особливо в масштабних завданнях.

Основна ідея MoE полягає в тому, що замість навчання однієї, монолітної моделі, тренується кілька "експертних" моделей, кожна з яких спеціалізується на певному аспекті завдання. Система динамічно вибирає, які експерти залучити на основі вхідних даних. Це дозволяє моделям MoE ефективно масштабуватися, а також забезпечує спеціалізацію.

Тут є декілька ключових застосувань:

Обробка природної мови (NLP): Замість того, щоб мати одну велику модель, яка намагається обробляти всі аспекти розуміння мови, MoE розбиває завдання на спеціалізованих експертів. Наприклад, один експерт може спеціалізуватися на розумінні контексту, тоді як інший фокусується на граматиці або структурі речень. Це дозволяє більш ефективно використовувати обчислювальні ресурси, покращуючи точність.

Навчання з підкріпленням: Методи МОН були застосовані до навчання з підкріпленням, де кілька експертів можуть спеціалізуватися на різних політиках або стратегіях. Використовуючи комбінацію цих експертів, Система штучного інтелекту може краще впоратися з динамічними середовищамиабо вирішувати складні проблеми, які були б викликом для однієї моделі.

Комп'ютерне зору: MoE моделі також булиДослідження в комп'ютерному зорі, де різні експерти можуть зосередитися на різних типах візуальних патернів, таких як форми, текстури або об'єкти. Ця спеціалізація може допомогти покращити точність систем розпізнавання зображень, особливо в складних або різноманітних середовищах.

MoE в блокчейні

Хоча перетин МіО та блокчейну може бути не так очевидним, як у штучному інтелекті, МіО все ще може відігравати роль у кількох аспектах технології блокчейну, особливо в оптимізації розумних контрактів та механізмів консенсусу.

Blockchain - це децентралізована, розподілена технологія реєстрації, яка дозволяє безпечні та прозорі транзакції без посередників. Ось як Меморандум про взаєморозуміння може бути застосований до блокчейну:

Механізми консенсусу: Алгоритми консенсусу, такі як доказ роботи (PoW) або доказ власності (PoS)може скористатися технікою MoE, особливо в управлінні різними типами правил консенсусу або валідаторами. Використання MoE для розподілу різних ресурсів або експертизи на різні частини процес валідації блокчейнуможе покращити масштабованість та зменшити споживання енергії (особливо в системах PoW).

Оптимізація смарт-контрактів: При масштабуванні блокчейн мережі, складність смарт-контрактиможе стати важким. MoE може бути застосований для оптимізації цих контрактів, дозволяючи різним "експертним" моделям обробляти конкретні операції або типи контрактів, покращуючи ефективність та зменшуючи обчислювальні накладні витрати.

Виявлення та безпека шахрайства: MoE може бути використаний для підвищення безпеки на блокчейн-платформах. За допомогою спеціалізованих експертів виявляти аномалії, зловмисні транзакції або шахрайство, блокчейн-мережа може отримати перевагу від більш міцної системи безпеки. Різні експерти можуть зосередитися на шаблонах транзакцій, поведінці користувачів або навіть криптографічному аналізу для виявлення потенційних ризиків.

Масштабованість: Масштабованість блокчейну - велике викликання, і MoE може сприяти розв'язанню завдань, розбиваючи їх на спеціалізованих експертів, зменшуючи навантаження на будь-який окремий компонент. Наприклад, різніблокчейн вузлиможна сконцентруватися на різних рівнях стеку блокчейну, таких як перевірка транзакцій, створення блоків або підтвердження консенсусу.

Чи ви знали? Поєднуючи MoE з AI та blockchain можна покращити децентралізовані додатки (DApps)наподобі ринків DeFi та NFT. MoE дозволяє здійснювати більш розумні рішення за допомогою спеціалізованих моделей для аналізу тенденцій та даних. Він також підтримує автоматизоване управління в DAO, що дозволяє смарт-контрактам адаптуватися на основі експертних уявлень.

Виклики, пов'язані з децентралізованим MoE

Децентралізований MoE - це захоплюючий, але недостатньо досліджений концепт, особливо коли поєднується принципи децентралізації (як у блокчейні) зі спеціалізованими моделями ШІ (які бачимо в MoE). Хоча ця комбінація має потенціал, вона також вносить набір унікальних викликів, які потребують вирішення.

Ці виклики в основному пов'язані з координацією, масштабованістю, безпекою та управлінням ресурсами.

Масштабованість: Розподіл обчислювальних завдань між децентралізованими вузлами може створювати незбалансованість навантаження та мережеві затори, обмежуючи масштабованість. Ефективне розподіл ресурсів є критичним для уникнення погіршення продуктивності.

Координація та консенсус: Забезпечення ефективної маршрутизації вхідних даних та координації між децентралізованими експертами є складним завданням, особливо без центральної влади. Механізми консенсусу можуть потребувати адаптації для обробки динамічних рішень щодо маршрутизації.

Агрегація та узгодженість моделі: Управління синхронізацією та узгодженістю оновлень між розподіленими експертами може призвести до проблем з якістю моделі та стійкістю до помилок.

Управління ресурсами: Балансування обчислювальних та сховищевих ресурсів на різноманітних, незалежних вузлах може призвести до неефективності або перевантажень.

Безпека та конфіденційність: Децентралізовані системи більш вразливі до атак (наприклад, Сібіл-атакиЗахист особистих даних та забезпечення професійної доброчесності без центральної контрольної точки - це виклик.

Затримка: децентралізовані системи MoE можуть мати вищу затримку через потребу в міжвузловій комунікації, що може утруднити застосування прийняття рішень в реальному часі.

Ці виклики потребують інноваційних рішень у децентралізованих архітектурах штучного інтелекту, алгоритмах консенсусу та техніках збереження приватності. Прогрес у цих галузях буде ключовим для зроблення систем MoE більш масштабованими, ефективними та безпечними, забезпечуючи їх здатність виконувати все більш складні завдання в розподіленому середовищі.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю перепечатано з [cointelegraph]. Усі авторські права належать оригінальному автору [Онкар Сінгх]. Якщо є заперечення проти цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з Вивчення Gateкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є інвестиційними порадами.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою вивчення воріт. Якщо не зазначено, копіювання, поширення або плагіат перекладених статей заборонені.