Giải thích về hỗn hợp chuyên gia phi tập trung (MoE)

Với các mô hình truyền thống, mọi thứ được xử lý bởi một hệ thống chung phải xử lý mọi thứ cùng một lúc. MoE chia nhiệm vụ thành các chuyên gia chuyên môn, làm cho nó hiệu quả hơn. Và dMoE phân phối quyết định trên các hệ thống nhỏ hơn, điều này giúp khi bạn đang làm việc với dữ liệu lớn hoặc nhiều máy móc.

Theo truyền thống, mô hình học máyđược hoạt động bằng cách sử dụng một mô hình tổng quát lớn để xử lý mọi thứ. Hãy tưởng tượng một chuyên gia đơn độc cố gắng xử lý mọi nhiệm vụ: Nó có thể ổn định với một số việc nhưng không tốt với những việc khác. Ví dụ, nếu bạn có một mô hình cố gắng nhận dạng cả khuôn mặt và văn bản trong cùng một hệ thống, mô hình sẽ phải học cả hai nhiệm vụ cùng nhau, điều này có thể làm chậm và không hiệu quả hơn.

Với MoE, thay vì chỉ có một mô hình cố gắng làm tất cả mọi thứ, bạn chia công việc thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và chuyên môn hóa mô hình. Hãy tưởng tượng một công ty với các phòng ban khác nhau: một phòng ban cho marketing, một phòng ban cho tài chính và một phòng ban cho dịch vụ khách hàng. Khi có nhiệm vụ mới đến, bạn gửi nó đến phòng ban liên quan, làm cho quy trình trở nên hiệu quả hơn. Trong MoE, hệ thống chọn chuyên gia nào sẽ sử dụng dựa trên nhu cầu của nhiệm vụ - vì vậy nó nhanh hơn và chính xác hơn.

Hệ thống dMoE phi tập trung (hỗn hợp các chuyên gia) đưa ra một bước đi xa hơn. Thay vì một “boss” trung tâm quyết định sử dụng chuyên gia nào, nhiều hệ thống nhỏ hơn (hoặc “cổng”) mỗi hệ thống đưa ra quyết định của riêng mình. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể xử lý các nhiệm vụ một cách hiệu quả hơnqua các phần khác nhau của một hệ thống lớn. Nếu bạn đang xử lý lượng dữ liệu lớn hoặc chạy hệ thống trên nhiều máy khác nhau, dMoE giúp bằng cách cho phép mỗi phần của hệ thống hoạt động độc lập, làm mọi thứ trở nên nhanh hơn và có thể mở rộng hơn.

Cùng nhau, MoE và dMoE cho phép xử lý nhanh hơn, thông minh hơn và có khả năng mở rộng hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Bạn có biết không? Ý tưởng cốt lõi đằng sau mô hình Mixture of Experts (MoE) có nguồn gốc từ năm 1991 với bài báo “Adaptive Mixture of Local Experts.” Bài báo này giới thiệu khái niệm huấn luyện các mạng chuyên biệt cho các nhiệm vụ cụ thể do một “mạng cổng” quản lý để chọn ra chuyên gia phù hợp cho mỗi đầu vào. Đáng chú ý, phương pháp này đã được phát hiện đạt độ chính xác mục tiêu chỉ trong nửa thời gian huấn luyện so với các mô hình thông thường.

Các thành phần chính phi tập trung của MoE

Trong một hệ thống dMoE, nhiều cơ chế cửa đi phân tán độc lập định tuyến dữ liệu vào các mô hình chuyên gia chuyên biệt, cho phép xử lý song song và quyết định cục bộ mà không cần một người điều phối trung tâm để có khả năng mở rộng hiệu quả.

Các thành phần chính giúp hệ thống dMoE hoạt động hiệu quả bao gồm:

Cơ chế cửa đa dạng: Thay vì có một cửa cổng trung tâm duy nhất quyết định sử dụng các chuyên gia nào, có nhiều cửa cổng nhỏ được phân phối trên toàn hệ thống. Mỗi cửa cổng hoặc bộ định tuyến chịu trách nhiệm chọn ra các chuyên gia phù hợp cho nhiệm vụ cụ thể hoặc tập dữ liệu của mình. Các cửa cổng này có thể được coi là những người quyết định quản lý các phần khác nhau của dữ liệu song song.

Chuyên gia: Các chuyên gia trong hệ thống dMoE là các mô hình chuyên biệt được đào tạo về các phần khác nhau của vấn đề. Những chuyên gia này không phải tất cả đều được kích hoạt cùng một lúc. Các cổng chọn các chuyên gia có liên quan nhất dựa trên dữ liệu đến. Mỗi chuyên gia tập trung vào một phần của vấn đề, như một chuyên gia có thể tập trung vào hình ảnh, một chuyên gia khác tập trung vào văn bản, v.v.

Giao tiếp phân tán: Bởi vì các cánh cửa và chuyên gia được phân tán, việc giao tiếp hiệu quả giữa các thành phần là cần thiết. Dữ liệu được chia nhỏ và định tuyến đến cánh cửa phù hợp, sau đó các cánh cửa chuyển dữ liệu phù hợp đến các chuyên gia được chọn. Cấu trúc phân tán này cho phép xử lý song song, nơi mà nhiều nhiệm vụ có thể được xử lý đồng thời.

Quyết định cục bộ: Trong MoE phi tập trung, quyết định được thực hiện cục bộ. Mỗi gate tự quyết định kích hoạt chuyên gia nào cho một đầu vào cụ thể mà không cần chờ đợi một người điều phối trung tâm. Điều này cho phép hệ thống phát triển một cách hiệu quả, đặc biệt là trong môi trường phân tán lớn.

Lợi ích của MoE phi tập trung

Hệ thống MoE phi tập trung cung cấp khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi, hiệu suất, song song hóa và tận dụng tài nguyên tốt hơn bằng cách phân phối nhiệm vụ trên nhiều cổng và chuyên gia, giảm sự phụ thuộc vào một điều phối viên trung tâm.

Đây là các lợi ích khác nhau của các hệ thống dMoE:

Khả năng mở rộng: MoE phi tập trung có thể xử lý hệ thống lớn hơn và phức tạp hơn vì nó phân tán công việc. Vì quyết định xảy ra cục bộ, bạn có thể thêm nhiều cổng và chuyên gia mà không làm quá tải hệ thống trung tâm. Điều này làm cho nó tuyệt vời cho các vấn đề quy mô lớn như những vấn đề được tìm thấy trong máy tính phân tánhoặc môi trường đám mây.

Parallelization: Vì các phần khác nhau của hệ thống hoạt động độc lập, dMoE cho phép xử lý song song. Điều này có nghĩa là bạn có thể xử lý nhiều nhiệm vụ cùng một lúc, nhanh hơn nhiều so với các mô hình trung tâm truyền thống. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn đang làm việc với lượng dữ liệu lớn.

Tận dụng tài nguyên tốt hơn: Trong một hệ thống phi tập trung, tài nguyên được phân bổ tốt hơn. Vì chuyên gia chỉ được kích hoạt khi cần thiết, hệ thống không lãng phí tài nguyên cho các nhiệm vụ xử lý không cần thiết, làm cho nó hiệu quả về năng lượng và chi phí hơn.

Hiệu suất: Bằng cách chia công việc qua nhiều cổng và chuyên gia, dMoE có thể xử lý nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn. Nó giảm thiểu nhu cầu về một người phối hợp trung tâm để quản lý mọi thứ, điều này có thể trở thành một chướng ngại vật. Mỗi cổng chỉ xử lý những chuyên gia mà nó cần, điều này làm tăng tốc quá trình và giảm chi phí tính toán.

Tính khả năng chịu lỗi: Bởi vì quyết định được phân phối, hệ thống ít có khả năng gặp sự cố nếu một phần bị lỗi. Nếu một cổng hoặc chuyên gia thất bại, các phần khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động độc lập, vì vậy hệ thống vẫn hoạt động như bình thường.

Bạn có biết không? Mixtral 8x7B là một mô hình phân tầng hiệu suất cao (SMoE) 8x7B (nơi chỉ một phần con số của các “chuyên gia” hoặc thành phần có sẵn được kích hoạt cho mỗi đầu vào, thay vì sử dụng tất cả các chuyên gia cùng một lúc) mà vượt trộiLlama 2 70B trên hầu hết các bài kiểm tra với tốc độ suy luận nhanh gấp 6 lần. Được cấp phép theo Apache 2.0, nó cung cấp hiệu suất/cost tuyệt vời và tương đương hoặc vượt qua GPT-3.5 trong nhiều nhiệm vụ.

MoE vs. các mô hình truyền thống

Các mô hình truyền thống sử dụng một mạng duy nhất cho tất cả các nhiệm vụ, điều này có thể chậm hơn và không hiệu quả. Trái lại, MoE cải thiện hiệu suất bằng cách chọn các chuyên gia cụ thể cho mỗi đầu vào, làm cho nó nhanh hơn và phù hợp hơn cho các tập dữ liệu phức tạp.

Dưới đây là một bản tóm tắt so sánh hai cái:

Ứng dụng của MoE trong trí tuệ nhân tạo & blockchain

Trong trí tuệ nhân tạo, các mô hình MoE được sử dụng chủ yếu để tăng cường hiệu suất và hiệu suất của mô hình học sâu, đặc biệt là trong các nhiệm vụ quy mô lớn.

Ý tưởng cốt lõi đằng sau MoE là thay vì huấn luyện một mô hình đơn, toàn diện, nhiều mô hình “chuyên gia” được huấn luyện, mỗi mô hình chuyên môn trong một khía cạnh cụ thể của nhiệm vụ. Hệ thống tự động chọn các chuyên gia nào để tham gia dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này cho phép các mô hình MoE mở rộng một cách hiệu quả đồng thời cũng cho phép chuyên môn hóa.

Dưới đây là một số ứng dụng chính:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Thay vì có một mô hình lớn duy nhất cố gắng xử lýtất cả các khía cạnh của việc hiểu ngôn ngữ, Bộ Giáo dục chia nhiệm vụ thành các chuyên gia chuyên môn. Ví dụ, một chuyên gia có thể chuyên sâu vào việc hiểu bối cảnh, trong khi người khác tập trung vào ngữ pháp hoặc cấu trúc câu. Điều này giúp tận dụng tài nguyên tính toán một cách hiệu quả hơn đồng thời cải thiện độ chính xác.

Học tăng cường: Các kỹ thuật MoE đã được áp dụng vào học tăng cường, nơi mà nhiều chuyên gia có thể chuyên môn hóa vào các chính sách hoặc chiến lược khác nhau. Bằng cách sử dụng sự kết hợp của những chuyên gia này, một Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể xử lý môi trường động tốt hơnhoặc giải quyết các vấn đề phức tạp mà việc đối mặt với nó sẽ khó khăn đối với một mô hình đơn lẻ.

Computer vision: Mô hình MoE cũng đang đượcđược khám phá trong thị giác máy tính, nơi mà các chuyên gia khác nhau có thể tập trung vào các loại mẫu hình hình ảnh khác nhau, như hình dạng, kết cấu hoặc đối tượng. Chuyên môn này có thể giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng hình ảnh, đặc biệt là trong môi trường phức tạp hoặc đa dạng.

MoE trong blockchain

Trong khi sự giao thoa giữa MoE và blockchain có thể không rõ ràng ngay như trong trí tuệ nhân tạo, MoE vẫn có thể đóng vai trò trong một số khía cạnh của công nghệ blockchain, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa hợp đồng thông minh và cơ chế đồng thuận.

Blockchain là công nghệ sổ cái phân quyền, phân tán cho phép giao dịch an toàn và minh bạchmà không cần qua trung gian. Dưới đây là cách MoE có thể được áp dụng vào blockchain:

Cơ chế đồng thuận: Các thuật toán đồng thuận như chứng minh về công việc (PoW) hoặc chứng minh về cổ phần (PoS)có thể hưởng lợi từ các kỹ thuật MoE, đặc biệt là trong việc quản lý các loại quy tắc đồng thuận hoặc người xác thực khác nhau. Sử dụng MoE để phân bổ các nguồn lực hoặc chuyên môn khác nhau cho các phần khác nhau của quy trình xác thực của blockchaincó thể cải thiện khả năng mở rộng và giảm tiêu thụ năng lượng (đặc biệt là trong các hệ thống PoW).

Tối ưu hóa hợp đồng thông minh: Khi mạng blockchain mở rộng, sự phức tạp của hợp đồng thông minhViệc quản lý hợp đồng thông minh có thể trở nên rườm rà. MoE có thể được áp dụng để tối ưu hóa các hợp đồng này bằng cách cho phép các mô hình “chuyên gia” khác nhau xử lý các hoạt động hoặc loại hợp đồng cụ thể, cải thiện hiệu quả và giảm thiểu chi phí tính toán.

Phát hiện gian lận và bảo mật: MoE có thể được tận dụng để tăng cường bảo mật trên các nền tảng blockchain. Bằng cách sử dụng các chuyên gia chuyên nghiệp để phát hiện các sự bất thường, giao dịch độc hại hoặc gian lậnMạng blockchain có thể hưởng lợi từ một hệ thống bảo mật mạnh hơn. Các chuyên gia khác nhau có thể tập trung vào các mô hình giao dịch, hành vi người dùng hoặc cả phân tích mật mã để xác định những rủi ro tiềm năng.

Khả năng mở rộng: Khả năng mở rộng của blockchain là một thách thức lớn, và MoE có thể đóng góp vào việc giải quyết vấn đề bằng cách phân chia các nhiệm vụ vào các chuyên gia chuyên môn, giảm tải trọng cho bất kỳ thành phần đơn lẻ nào. Ví dụ, khác nhau [gate] các thành phần có thể được sử dụng để tăng khả năng chịu tải của blockchain.blockchain nodescó thể tập trung vào các lớp khác nhau của ngăn xếp blockchain, chẳng hạn như xác nhận giao dịch, tạo khối hoặc xác minh đồng thuận.

Bạn có biết không? Kết hợp MoE với AI và blockchain có thể nâng cao ứng dụng phi tập trung (DApps)như các thị trường DeFi và NFT. MoE cho phép việc ra quyết định thông minh hơn bằng cách sử dụng các mô hình chuyên sâu để phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu. Nó cũng hỗ trợ quản trị tự động trong DAO, cho phép hợp đồng thông minh thích ứng dựa trên những hiểu biết được định hướng bởi các chuyên gia.

Thách thức liên quan đến MoE phi tập trung

Decentralized MoE là một khái niệm thú vị nhưng chưa được khai thác đầy đủ, đặc biệt khi kết hợp các nguyên tắc của sự phi tập trung (như trong blockchain) với các mô hình trí tuệ nhân tạo chuyên biệt (như trong MoE). Mặc dù sự kết hợp này mang lại tiềm năng, nhưng cũng đặt ra một loạt các thách thức độc đáo cần được giải quyết.

Những thách thức này chủ yếu liên quan đến sự phối hợp, khả năng mở rộng, an ninh và quản lý tài nguyên.

Tính mở rộng: Phân phối nhiệm vụ tính toán trên các nút phân tán có thể tạo ra sự mất cân đối tải và chật chội mạng, hạn chế tính mở rộng. Phân bổ tài nguyên hiệu quả là rất quan trọng để tránh suy giảm hiệu suất.

Phối hợp và đồng thuận: Đảm bảo định tuyến đầu vào hiệu quả và phối hợp giữa các chuyên gia phi tập trung là phức tạp, đặc biệt là không có cơ quan trung ương. Các cơ chế đồng thuận có thể cần phải thích nghi để xử lý các quyết định định tuyến động.

Tập hợp và nhất quán của mô hình: Quản lý đồng bộ hóa và nhất quán của các cập nhật trên các chuyên gia phân tán có thể dẫn đến vấn đề về chất lượng mô hình và khả năng chống lỗi.

Quản lý tài nguyên: Cân bằng tài nguyên tính toán và lưu trữ trên các nút đa dạng, độc lập có thể dẫn đến hiệu suất kém hoặc quá tải.

Bảo mật và quyền riêng tư: Các hệ thống phi tập trung dễ bị tấn công hơn (ví dụ như Tấn công Sybil). Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và đảm bảo tính chính trực của chuyên gia mà không cần điểm kiểm soát trung tâm là một thách thức.

Độ trễ: Hệ thống MoE phi tập trung có thể gặp phải độ trễ cao do cần thiết giao tiếp giữa các nút, điều này có thể làm trở ngại đối với ứng dụng quyết định thời gian thực.

Những thách thức này đòi hỏi các giải pháp sáng tạo trong các kiến trúc trí tuệ nhân tạo phi tập trung, các thuật toán đồng thuận và các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư. Những tiến bộ trong những lĩnh vực này sẽ là chìa khóa để làm cho các hệ thống MoE phi tập trung trở nên linh hoạt hơn, hiệu quả hơn và an toàn hơn, đảm bảo rằng chúng có thể xử lý các nhiệm vụ ngày càng phức tạp hơn trong môi trường phân phối.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:

1. Bài viết này được sao chép từ [gatecointelegraph]. Tất cả quyền bản quyền thuộc về tác giả gốc [Onkar Singh]. Nếu có ý kiến ​​phản đối về việc tái in này, vui lòng liên hệ Gate Learnđội, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Tất cả quan điểm và ý kiến trong bài viết này đều là quan điểm cá nhân của tác giả và không hề đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi có ghi chú, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là cấm.