Modele Mixture-of-Experts (MoE) – rewolucja w skalowaniu AI
Modele Mixture-of-Experts (MoE) zmieniają sposób, w jaki podchodzimy do skalowania sztucznej inteligencji. Dzięki aktywowaniu tylko wybranych części modelu w danym momencie, MoE oferują nowatorskie rozwiązanie, które łączy dużą liczbę parametrów z efektywnością obliczeniową. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli gęstych, które wykorzystują wszystkie parametry dla każdego wejścia, MoE pozwalają na osiągnięcie ogromnej skali przy zachowaniu rozsądnych kosztów uczenia i wnioskowania. To przełomowe podejście przyciąga uwagę zarówno gigantów technologicznych, jak i startupów, które inwestują w architektury oparte na MoE.
Jak działają modele MoE?
Podstawą modeli MoE są wyspecjalizowane podsieci zwane „ekspertami” oraz mechanizm decyzyjny (tzw. „gating”), który wybiera, którzy eksperci powinni przetwarzać dane wejściowe. Na przykład, zdanie wprowadzone do modelu językowego może angażować tylko dwóch z ośmiu dostępnych ekspertów, co znacząco zmniejsza obciążenie obliczeniowe.
Popularność tego podejścia wzrosła dzięki pracom Google’a, takim jak Switch Transformer i modele GLaM, gdzie eksperci zastąpili tradycyjne warstwy w transformatorach. Switch Transformer kieruje tokeny do jednego eksperta na warstwę, podczas gdy GLaM stosuje mechanizm top-2, aby poprawić wydajność. Te rozwiązania pokazały, że MoE mogą dorównać lub nawet przewyższyć modele gęste, takie jak GPT-3, przy znacznie mniejszym zużyciu energii i mocy obliczeniowej.
Kluczową innowacją jest tzw. obliczanie warunkowe – zamiast uruchamiać cały model, MoE aktywują tylko najbardziej odpowiednie części. Dzięki temu modele liczące setki miliardów, a nawet biliony parametrów mogą działać z wydajnością modeli o wiele mniejszych. To pozwala badaczom zwiększać pojemność modeli bez liniowego wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową, co było niemożliwe w tradycyjnym skalowaniu.
Zastosowania MoE w praktyce
Modele MoE już teraz znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach. GLaM i Switch Transformer od Google’a osiągnęły najlepsze wyniki w modelowaniu językowym przy niższych kosztach uczenia i wnioskowania. Z-Code MoE Microsoftu działa w narzędziu Translator, obsługując ponad 100 języków z większą dokładnością niż starsze modele. To nie tylko projekty badawcze – te rozwiązania są używane na co dzień.
W obszarze przetwarzania obrazów Google’s V-MoE poprawił dokładność klasyfikacji na benchmarkach takich jak ImageNet, a LIMoE sprawdził się w zadaniach multimodalnych, łączących tekst i obrazy. Dzięki specjalizacji ekspertów (niektórzy zajmują się tekstem, inni obrazami) systemy AI zyskują nowe możliwości.
MoE wykorzystywane są także w systemach rekomendacji i uczeniu wielozadaniowym. Przykładowo, silnik rekomendacji YouTube’a używa architektury podobnej do MoE, aby efektywniej zarządzać celami, takimi jak czas oglądania i współczynnik klikalności. Przydzielając różnych ekspertów do różnych zadań lub zachowań użytkowników, MoE pomagają budować bardziej spersonalizowane rozwiązania.
Zalety i wyzwania
Główną zaletą MoE jest wydajność – pozwalają one na uczenie i uruchamianie ogromnych modeli przy mniejszym zużyciu mocy obliczeniowej. Na przykład model Mixtral 8×7B od Mistral AI ma łącznie 47 mld parametrów, ale aktywuje tylko 12,9 mld na token, co daje mu wydajność porównywalną z modelem 13 mld parametrów, jednocześnie konkurując jakościowo z GPT-3.5.
MoE sprzyjają też specjalizacji – różni eksperci mogą uczyć się różnych wzorców, dzięki czemu cały model lepiej radzi sobie z różnorodnymi danymi. To szczególnie przydatne w zadaniach wielojęzycznych, wielodomenowych lub multimodalnych, gdzie tradycyjne modele gęste mogą być mniej skuteczne.
Jednak MoE wiążą się też z wyzwaniami inżynieryjnymi. Uczenie wymaga starannego balansowania, aby wszyscy eksperci byli efektywnie wykorzystywani. Kolejnym problemem jest zapotrzebowanie na pamięć – choć tylko część parametrów jest aktywna podczas wnioskowania, wszystkie muszą być załadowane. Efektywne rozłożenie obliczeń między GPU/TPU jest skomplikowane, co doprowadziło do powstania wyspecjalizowanych narzędzi, takich jak DeepSpeed Microsoftu czy GShard Google’a.
Mimo tych trudności korzyści wydajnościowe i kosztowe są na tyle znaczące, że MoE stały się kluczowym elementem projektowania AI na dużą skalę. W miarę rozwoju narzędzi i infrastruktury wyzwania te są stopniowo pokonywane.
Porównanie MoE z innymi metodami skalowania
Tradycyjne skalowanie modeli gęstych zwiększa równocześnie ich rozmiar i zapotrzebowanie na obliczenia. MoE łamią tę zależność, pozwalając na wzrost liczby parametrów bez zwiększania kosztów obliczeniowych na wejście. Dzięki temu modele z bilionami parametrów mogą być uczone na sprzęcie, który wcześniej obsługiwał tylko dziesiątki miliardów.
W porównaniu z ensemble learning, który również wprowadza specjalizację, ale wymaga wielu pełnych przebiegów modelu, MoE są znacznie wydajniejsze. Zamiast uruchamiać kilka modeli równolegle, MoE działają jako jeden model z wieloma ścieżkami ekspertów.
MoE uzupełniają też strategie takie jak skalowanie danych (np. metoda Chinchilla). Podczas gdy Chinchilla kładzie nacisk na większe zbiory danych przy mniejszych modelach, MoE zwiększają pojemność modeli przy stałej mocy obliczeniowej, co jest idealne, gdy obliczenia są wąskim gardłem.
Wreszcie, techniki takie jak przycinanie czy kwantyzacja zmniejszają modele po uczeniu, podczas gdy MoE zwiększają ich pojemność w trakcie szkolenia. Nie są one zamiennikiem kompresji, ale uzupełniającym narzędziem do efektywnego rozwoju.
Firmy na czele rewolucji MoE
Giganci technologiczni
Google był pionierem w badaniach nad MoE. Ich modele Switch Transformer i GLaM osiągnęły odpowiednio 1,6 biliona i 1,2 biliona parametrów. GLaM dorównywał wydajnością GPT-3, zużywając tylko jedną trzecią energii. Google zastosował też MoE w przetwarzaniu obrazów (V-MoE) i zadaniach multimodalnych (LIMoE), co wpisuje się w ich szerszą wizję Pathways dla uniwersalnych modeli AI.
Microsoft wdrożył MoE w produkcji poprzez model Z-Code w Microsoft Translator. Stworzył też DeepSpeed-MoE, umożliwiający szybkie uczenie i wnioskowanie dla modeli z bilionami parametrów. Ich wkład obejmuje algorytmy routingu oraz bibliotekę Tutel do efektywnych obliczeń MoE.
Meta badała MoE w dużych modelach językowych i systemach rekomendacji. Ich model 1,1 biliona parametrów pokazał, że MoE mogą dorównać jakości modeli gęstych przy czterokrotnie mniejszym zużyciu obliczeń. Choć modele LLaMA są gęste, badania Meta nad MoE wpływają na rozwój tej technologii.
Amazon wspiera MoE przez platformę SageMaker. Umożliwił szkolenie modelu Mixtral od Mistral AI, a plotki sugerują, że MoE są używane w usługach takich jak Alexa AI. Dokumentacja AWS promuje MoE do uczenia dużych modeli.
Huawei i BAAI z Chin również opracowali rekordowe modele MoE, takie jak PanGu-Σ (1,085 biliona parametrów), pokazując globalne zainteresowanie tą technologią.
Startupy i nowi gracze
Mistral AI stał się symbolem innowacji MoE w modelach open-source. Ich modele Mixtral 8×7B i 8×22B przewyższają wydajnością modele gęste, takie jak LLaMA-2 70B, przy niższych kosztach. Dzięki finansowaniu przekraczającemu 600 mln euro, Mistral stawia na architektury rzadkie.
xAI Elona Muska pracuje nad wykorzystaniem MoE w modelu Grok. Dla startupów takich jak xAI MoE to szansa na konkurowanie z większymi firmami bez konieczności posiadania ogromnych zasobów obliczeniowych.
Databricks, po przejęciu MosaicML, wydał DBRX, otwarty model MoE zaprojektowany pod kątem wydajności. Dostarcza też infrastrukturę i przepisy do uczenia MoE, obniżając próg wejścia.
Inni gracze, jak Hugging Face, dodali obsługę MoE w swoich bibliotekach, ułatwiając developerom korzystanie z tych modeli. Nawet jeśli sami nie budują MoE, platformy umożliwiające ich wykorzystanie odgrywają kluczową rolę w ekosystemie.
Podsumowanie
Modele Mixture-of-Experts to nie tylko chwilowy trend – to fundamentalna zmiana w budowaniu i skalowaniu systemów AI. Dzięki selektywnej aktywacji części sieci, MoE oferują moc ogromnych modeli bez astronomicznych kosztów. W miarę rozwoju infrastruktury i algorytmów routingu, MoE mają szansę stać się domyślną architekturą dla AI w zadaniach wielodomenowych, wielojęzycznych i multimodalnych.
Niezależnie od tego, czy jesteś badaczem, inżynierem, czy inwestorem, MoE pokazują przyszłość, w której sztuczna inteligencja będzie bardziej wydajna, wszechstronna i adaptacyjna niż kiedykolwiek wcześniej.