Penjelasan Campuran Ahli Terdesentralisasi (MoE)

Dalam model tradisional, semuanya ditangani oleh satu sistem umum yang harus menangani semuanya sekaligus. MoE membagi tugas ke ahli-ahli khusus, sehingga lebih efisien. Dan dMoE mendistribusikan pengambilan keputusan di seluruh sistem yang lebih kecil, yang membantu ketika Anda bekerja dengan data besar atau banyak mesin.

Secara tradisional, model pembelajaran mesinbekerja dengan menggunakan satu model serbaguna besar untuk menangani segala sesuatu. Bayangkan satu ahli mencoba menangani setiap tugas: Mungkin baik dalam beberapa hal tetapi tidak hebat dalam hal lain. Misalnya, jika Anda memiliki model yang mencoba mengenali wajah dan teks dalam sistem yang sama, model tersebut harus belajar kedua tugas secara bersamaan, yang dapat membuatnya lebih lambat dan kurang efisien.

Dengan MoE, daripada memiliki satu model mencoba melakukan segalanya, Anda membagi pekerjaan menjadi tugas-tugas kecil dan mengkhususkan model. Pikirkan seperti perusahaan dengan departemen-departemen yang berbeda: satu untuk pemasaran, satu untuk keuangan, dan satu untuk layanan pelanggan. Ketika tugas baru masuk, Anda mengirimkannya ke departemen yang relevan, membuat proses lebih efisien. Dalam MoE, sistem memilih ahli yang akan digunakan berdasarkan apa yang diperlukan tugas - sehingga lebih cepat dan lebih akurat.

Sistem campuran ahli (dMoE) yang terdesentralisasi membawanya selangkah lebih maju. Alih-alih satu "bos" pusat memutuskan ahli mana yang akan digunakan, beberapa sistem yang lebih kecil (atau "gerbang") masing-masing membuat keputusan sendiri. Ini berarti sistem dapat menangani tugas dengan lebih efisiendi seluruh bagian dari sistem yang besar. Jika Anda berurusan dengan jumlah data yang sangat besar atau menjalankan sistem pada mesin yang berbeda-beda, dMoE membantu dengan membiarkan setiap bagian dari sistem bekerja secara independen, membuat segalanya lebih cepat dan lebih dapat diskalakan.

Bersama-sama, MoE dan dMoE memungkinkan cara yang jauh lebih cepat, lebih cerdas, dan dapat diskalakan untuk menangani tugas-tugas kompleks.

Apakah kamu tahu? Ide inti di balik model Mixture of Experts (MoE) berasal dari tahun 1991 dengan makalah "Adaptive Mixture of Local Experts." Makalah ini memperkenalkan konsep melatih jaringan khusus untuk tugas-tugas tertentu yang dikelola oleh "jaringan gerbang" yang memilih pakar yang tepat untuk setiap input. Secara luar biasa, pendekatan ini terbukti mencapai akurasi target dalam setengah waktu pelatihan dari model konvensional.

Komponen utama MoE terdesentralisasi

Dalam sistem dMoE, mekanisme gerbang terdistribusi secara independen mengarahkan data ke model ahli yang spesifik, memungkinkan pemrosesan paralel dan pengambilan keputusan lokal tanpa koordinator pusat untuk skalabilitas yang efisien.

Komponen kunci yang membantu sistem dMoE bekerja dengan efisien termasuk:

Mekanisme gerbang ganda: Alih-alih memiliki gerbang pusat tunggal yang memutuskan ahli mana yang akan digunakan, gerbang kecil yang lebih banyak didistribusikan di seluruh sistem. Setiap gerbang atau router bertanggung jawab untuk memilih ahli yang tepat untuk tugas atau subset data spesifiknya. Gerbang-gerbang ini dapat dianggap sebagai pengambil keputusan yang mengelola bagian-bagian data yang berbeda secara paralel.

Para ahli: Para ahli dalam sistem dMoE adalah model-model khusus yang dilatih pada bagian-bagian yang berbeda dari masalah tersebut. Para ahli ini tidak semua diaktifkan sekaligus. Gerbang-gerbang memilih para ahli yang paling relevan berdasarkan data masuk. Setiap ahli fokus pada satu bagian dari masalah, misalnya satu ahli mungkin fokus pada gambar, yang lain pada teks, dll.

Komunikasi terdistribusi: Karena gerbang dan pakar tersebar, harus ada komunikasi yang efisien antara komponen. Data dipisah dan diarahkan ke gerbang yang tepat, dan gerbang kemudian meneruskan data yang tepat ke para pakar yang dipilih. Struktur terdesentralisasi ini memungkinkan pemrosesan paralel, di mana beberapa tugas dapat ditangani secara bersamaan.

Pengambilan keputusan lokal: Dalam MoE terdesentralisasi, pengambilan keputusan dilakukan secara lokal. Setiap gate secara independen memutuskan ahli mana yang akan diaktifkan untuk suatu input tertentu tanpa harus menunggu koordinator pusat. Hal ini memungkinkan sistem untuk berkembang secara efektif, terutama di lingkungan terdistribusi yang besar.

Manfaat MoE Terdesentralisasi

Sistem MoE terdesentralisasi menawarkan skalabilitas, toleransi kesalahan, efisiensi, paralelisasi, dan penggunaan sumber daya yang lebih baik dengan mendistribusikan tugas-tugas melalui beberapa gate dan ahli, mengurangi ketergantungan pada koordinator pusat.

Berikut adalah berbagai manfaat sistem dMoE:

Skalabilitas: MoE Terdesentralisasi dapat menangani sistem yang jauh lebih besar dan kompleks karena membagi beban kerja. Karena pengambilan keputusan terjadi secara lokal, Anda dapat menambahkan lebih banyak gate dan pakar tanpa membebani sistem pusat. Ini sangat baik untuk masalah skala besar seperti yang ditemukan dalam komputasi terdistribusiatau lingkungan awan.

Paralelisasi: Karena bagian-bagian berbeda dari sistem bekerja secara independen, dMoE memungkinkan untuk pemrosesan paralel. Ini berarti Anda dapat menangani beberapa tugas secara bersamaan, jauh lebih cepat daripada model terpusat tradisional. Ini sangat berguna ketika Anda bekerja dengan jumlah data yang besar.

Pemanfaatan sumber daya yang lebih baik: Dalam sistem terdesentralisasi, sumber daya dialokasikan dengan lebih baik. Karena para ahli hanya diaktifkan saat diperlukan, sistem tidak menyia-nyiakan sumber daya pada tugas pemrosesan yang tidak diperlukan, sehingga lebih efisien dalam hal energi dan biaya.

Efisiensi: Dengan membagi pekerjaan di antara beberapa gate dan ahli, dMoE dapat memproses tugas lebih efisien. Ini mengurangi kebutuhan akan koordinator pusat untuk mengelola segalanya, yang dapat menjadi bottleneck. Setiap gate hanya menangani para ahli yang dibutuhkannya, yang mempercepat proses dan mengurangi biaya komputasi.

Toleransi kesalahan: Karena pengambilan keputusan didistribusikan, sistem lebih sedikit kemungkinan gagal jika salah satu bagian mengalami gangguan. Jika salah satu gate atau ahli mengalami kegagalan, yang lain dapat terus berfungsi secara independen, sehingga sistem secara keseluruhan tetap beroperasi.

Apakah kamu tahu? Mixtral 8x7B adalah model campuran pakar (SMoE) kinerja tinggi yang langka (di mana hanya subset dari "pakar" atau komponen yang tersedia diaktifkan untuk setiap masukan, daripada menggunakan semua pakar sekaligus) yangmelampauiLlama 2 70B di sebagian besar benchmark dengan inferensi 6 kali lebih cepat. Dilisensikan di bawah Apache 2.0, memberikan kinerja biaya yang sangat baik dan sejajar atau melebihi GPT-3.5 dalam banyak tugas.

MoE vs. model tradisional

Model tradisional menggunakan satu jaringan untuk semua tugas, yang bisa lebih lambat dan kurang efisien. Sebaliknya, MoE meningkatkan efisiensi dengan memilih pakar khusus untuk setiap masukan, sehingga lebih cepat dan lebih cocok untuk set data yang kompleks.

Berikut adalah ringkasan perbandingan kedua:

Aplikasi MoE dalam AI & blockchain

Dalam AI, model MoE terutama digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja model pembelajaran mendalamterutama dalam tugas-tugas skala besar.

Ide inti di balik MoE adalah daripada melatih satu model monolitik, beberapa model "ahli" dilatih, masing-masing mengkhususkan diri dalam aspek spesifik dari tugas. Sistem secara dinamis memilih ahli mana yang harus terlibat berdasarkan data input. Ini memungkinkan model MoE untuk meningkatkan skala dengan efisien sambil juga memungkinkan spesialisasi.

Berikut adalah beberapa aplikasi kunci:

Pemrosesan bahasa alami (NLP): Alih-alih memiliki model tunggal yang besar yang mencoba menangani semua aspek pemahaman bahasa, MoE membagi tugas menjadi para ahli yang ahli di bidangnya masing-masing. Misalnya, satu ahli bisa mengkhususkan diri dalam memahami konteks, sementara yang lain fokus pada tata bahasa atau struktur kalimat. Ini memungkinkan penggunaan sumber daya komputasi yang lebih efisien sambil meningkatkan akurasi.

Penguatan pembelajaran: Teknik MoE telah diterapkan pada penguatan pembelajaran, di mana beberapa ahli mungkin mengkhususkan diri dalam kebijakan atau strategi yang berbeda. Dengan menggunakan kombinasi dari para ahli ini, sebuah Sistem AI dapat mengatasi lingkungan dinamis dengan lebih baikatau menangani masalah-masalah kompleks yang akan sulit bagi satu model.

Visi komputer: Model MoE juga sedang didieksplorasi dalam visi komputer, di mana berbagai ahli mungkin fokus pada jenis pola visual yang berbeda, seperti bentuk, tekstur, atau objek. Spesialisasi ini dapat membantu meningkatkan akurasi sistem pengenalan gambar, terutama dalam lingkungan yang kompleks atau bervariasi.

MoE dalam blockchain

Sementara persimpangan MoE dan blockchain mungkin tidak segera terlihat seperti dalam AI, MoE masih dapat memainkan peran dalam beberapa aspek teknologi blockchain, terutama dalam mengoptimalkan kontrak pintar dan mekanisme konsensus.

Blockchain adalah teknologi buku besar terdesentralisasi, terdistribusi yang memungkinkan transaksi yang aman dan transparantanpa perlu perantara. Berikut adalah bagaimana MoE dapat diterapkan ke blockchain:

Mekanisme konsensus: Algoritma konsensus seperti proof-of-work (PoW) atau proof-of-stake (PoS)dapat mengambil manfaat dari teknik MoE, terutama dalam mengelola berbagai jenis aturan konsensus atau validator. Menggunakan MoE untuk mengalokasikan berbagai sumber daya atau keahlian ke bagian-bagian yang berbeda dari proses validasi blockchaindapat meningkatkan skalabilitas dan mengurangi konsumsi energi (terutama dalam sistem PoW).

Optimisasi kontrak pintar: Saat jaringan blockchain berkembang, kompleksitas dari kontrak pintarDapat menjadi rumit. MoE dapat diterapkan untuk mengoptimalkan kontrak-kontrak ini dengan memungkinkan model-model 'ahli' yang berbeda untuk menangani operasi atau jenis kontrak tertentu, meningkatkan efisiensi dan mengurangi beban komputasi.

Deteksi penipuan dan keamanan: MoE dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan keamanan pada platform blockchain. Dengan memanfaatkan para ahli khusus untuk mendeteksi anomali, transaksi jahat, atau kecuranganJaringan blockchain dapat mengambil manfaat dari sistem keamanan yang lebih tangguh. Para ahli yang berbeda dapat fokus pada pola transaksi, perilaku pengguna, atau bahkan analisis kriptografi untuk menandai risiko potensial.

Skalabilitas: Skalabilitas blockchain adalah tantangan utama, dan MoE dapat memberikan kontribusi pada solusi dengan mempartisi tugas di antara ahli-ahli khusus, mengurangi beban pada komponen tunggal. Misalnya, berbeda node blockchaindapat berfokus pada lapisan-lapisan yang berbeda dari tumpukan blockchain, seperti validasi transaksi, pembuatan blok, atau verifikasi konsensus.

Tahukah kamu? Menggabungkan MoE dengan AI dan blockchain dapat meningkatkan aplikasi terdesentralisasi (DApps)seperti pasar DeFi dan NFT. MoE memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dengan menggunakan model khusus untuk menganalisis tren pasar dan data. Ini juga mendukung pengelolaan otomatis dalam DAOs, memungkinkan kontrak pintar untuk beradaptasi berdasarkan wawasan yang didorong oleh para ahli.

Tantangan yang terkait dengan MoE terdesentralisasi

Decentralized MoE adalah konsep yang menarik namun masih belum banyak dieksplorasi, terutama ketika menggabungkan prinsip-prinsip desentralisasi (seperti yang terlihat dalam blockchain) dengan model AI khusus (seperti yang terlihat dalam MoE). Meskipun kombinasi ini memiliki potensi, namun juga memperkenalkan sejumlah tantangan unik yang perlu diatasi.

Tantangan-tantangan ini terutama melibatkan koordinasi, skalabilitas, keamanan, dan manajemen sumber daya.

Skalabilitas: Mendistribusikan tugas komputasi di seluruh node terdesentralisasi dapat menciptakan ketidakseimbangan beban dan bottleneck jaringan, yang membatasi skalabilitas. Alokasi sumber daya yang efisien sangat penting untuk menghindari penurunan kinerja.

Koordination dan konsensus: Memastikan pengarahan input yang efektif dan koordinasi antara para ahli terdesentralisasi adalah kompleks, terutama tanpa otoritas pusat. Mekanisme konsensus mungkin perlu beradaptasi untuk mengatasi keputusan pengarahan yang dinamis.

Agregasi model dan konsistensi: Mengelola sinkronisasi dan konsistensi pembaruan di antara para ahli terdistribusi dapat menyebabkan masalah pada kualitas model dan toleransi kesalahan.

Manajemen sumber daya: Menyeimbangkan sumber daya komputasi dan penyimpanan di seluruh node yang berbeda dan independen dapat mengakibatkan ketidak-efisienan atau overload.

Keamanan dan privasi: Sistem terdesentralisasi lebih rentan terhadap serangan (misalnya, Serangan SybilMelindungi privasi data dan memastikan integritas ahli tanpa titik kontrol sentral adalah hal yang menantang.

Latensi: Sistem MoE terdesentralisasi mungkin mengalami latensi yang lebih tinggi karena adanya kebutuhan komunikasi antar-node, yang mungkin menghambat aplikasi pengambilan keputusan real-time.

Tantangan-tantangan ini memerlukan solusi inovatif dalam arsitektur AI terdesentralisasi, algoritma konsensus, dan teknik pengawet privasi. Kemajuan dalam bidang-bidang ini akan menjadi kunci untuk membuat sistem MoE terdesentralisasi lebih skalabel, efisien, dan aman, memastikan bahwa mereka dapat menangani tugas-tugas yang semakin kompleks dalam lingkungan terdistribusi.

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ cointelegraph]. Semua hak cipta milik penulis asli [Onkar Singh]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penolakan Tanggung Jawab Kewajiban: Pandangan dan opini yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.