Explication de l'expertise mixte décentralisée (MoE)

Avec des modèles traditionnels, tout est géré par un système général qui doit tout traiter en une seule fois. MoE divise les tâches entre des experts spécialisés, ce qui le rend plus efficace. Et dMoE répartit la prise de décision entre de plus petits systèmes, ce qui est utile lorsque vous travaillez avec de grosses données ou beaucoup de machines.

Traditionnellement, modèles d'apprentissage automatiquefonctionnait en utilisant un seul modèle général pour tout gérer. Imaginez un seul expert essayant de gérer toutes les tâches : cela pourrait être acceptable pour certaines choses, mais pas génial pour d'autres. Par exemple, si vous aviez un modèle essayant de reconnaître à la fois les visages et le texte dans le même système, le modèle devrait apprendre les deux tâches ensemble, ce qui pourrait le rendre plus lent et moins efficace.

Avec MoE, au lieu d'avoir un seul modèle qui essaie de tout faire, vous divisez le travail en tâches plus petites et spécialisez le modèle. Pensez-y comme une entreprise avec différents départements : un pour le marketing, un pour les finances et un pour le service client. Lorsqu'une nouvelle tâche arrive, vous l'envoyez au département approprié, ce qui rend le processus plus efficace. Dans MoE, le système choisit quel expert utiliser en fonction des besoins de la tâche - il est donc plus rapide et plus précis.

Un système décentralisé de mélange d’experts (dMoE) va encore plus loin. Au lieu qu’un « patron » central décide de l’expert à utiliser, plusieurs systèmes plus petits (ou « portes ») prennent chacun leurs propres décisions. Cela signifie que le système peut gérer les tâches plus efficacementà travers différentes parties d'un grand système. Si vous traitez de grandes quantités de données ou exécutez le système sur de nombreuses machines différentes, dMoE aide en permettant à chaque partie du système de fonctionner indépendamment, ce qui rend tout plus rapide et plus évolutif.

Ensemble, MoE et dMoE permettent une façon beaucoup plus rapide, plus intelligente et évolutive de traiter des tâches complexes.

Saviez-vous? L'idée centrale derrière les modèles Mixture of Experts (MoE) remonte à 1991 avec l'article "Adaptive Mixture of Local Experts." Cet article a introduit le concept de formation de réseaux spécialisés pour des tâches spécifiques gérées par un "réseau de portes" qui sélectionne le bon expert pour chaque entrée. Remarquablement, cette approche s'est avérée atteindre une précision cible en la moitié du temps de formation des modèles conventionnels.

Composants clés de la MoE décentralisée

Dans un système dMoE, plusieurs mécanismes de filtrage distribués routent indépendamment les données vers des modèles d'experts spécialisés, permettant un traitement parallèle et une prise de décision locale sans coordinateur central pour une évolutivité efficace.

Les composants clés qui aident les systèmes dMoE à fonctionner efficacement comprennent:

Multiples mécanismes de portail : Au lieu d'avoir un seul portail central décidant quels experts utiliser, de multiples petits portails sont répartis dans le système. Chaque portail ou routeur est responsable de sélectionner les bons experts pour sa tâche spécifique ou son sous-ensemble de données. Ces portails peuvent être considérés comme des décideurs qui gèrent différentes parties des données en parallèle.

Les experts : Les experts dans un système dMoE sont des modèles spécialisés formés sur différentes parties du problème. Ces experts ne sont pas tous activés en même temps. Les portes sélectionnent les experts les plus pertinents en fonction des données entrantes. Chaque expert se concentre sur une partie du problème, comme un expert pourrait se concentrer sur les images, un autre sur le texte, etc.

Communication distribuée: En raison de la répartition des portes et des experts, une communication efficace entre les composants est nécessaire. Les données sont divisées et routées vers la bonne porte, puis les portes transmettent les bonnes données aux experts sélectionnés. Cette structure décentralisée permet un traitement parallèle, où plusieurs tâches peuvent être traitées simultanément.

Prise de décision locale : Dans le MoE décentralisé, la prise de décision est effectuée localement. Chaque gate décide indépendamment quels experts activer pour une entrée donnée sans attendre un coordinateur central. Cela permet au système d'évoluer efficacement, notamment dans de grands environnements distribués.

Avantages de la MoE décentralisée

Les systèmes MoE décentralisés offrent une évolutivité, une tolérance aux pannes, une efficacité, une parallélisation et une meilleure utilisation des ressources en répartissant les tâches sur plusieurs portes et experts, réduisant ainsi la dépendance à l'égard d'un coordinateur central.

Voici les différents avantages des systèmes dMoE :

Scalabilité : La MoE décentralisée peut gérer des systèmes beaucoup plus grands et plus complexes car elle répartit la charge de travail. Comme la prise de décision se fait localement, vous pouvez ajouter plus de portes et d'experts sans surcharger un système centralisé. Cela en fait un excellent choix pour les problèmes à grande échelle comme ceux que l'on trouve dans informatique distribuéeou des environnements cloud.

Parallélisation : Étant donné que différentes parties du système fonctionnent de manière indépendante, dMoE permet un traitement parallèle. Cela signifie que vous pouvez traiter plusieurs tâches simultanément, beaucoup plus rapidement que les modèles centralisés traditionnels. C'est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données.

Meilleure utilisation des ressources : Dans un système décentralisé, les ressources sont mieux réparties. Comme les experts ne sont activés que lorsque cela est nécessaire, le système ne gaspille pas de ressources dans des tâches de traitement inutiles, ce qui le rend plus économe en énergie et en coûts.

Efficacité : En répartissant le travail entre plusieurs portes et experts, dMoE peut traiter les tâches de manière plus efficace. Cela réduit le besoin d'un coordinateur central pour gérer tout, ce qui peut devenir un goulot d'étranglement. Chaque porte ne traite que les experts dont elle a besoin, ce qui accélère le processus et réduit les coûts de calcul.

Tolérance aux pannes: Étant donné que la prise de décision est distribuée, le système est moins susceptible de tomber en panne si une partie tombe en panne. Si une porte ou un expert tombe en panne, d'autres peuvent continuer à fonctionner indépendamment, de sorte que le système dans son ensemble reste opérationnel.

Le saviez-vous? Mixtral 8x7B est un modèle SMoE (mélange clairsemé d'experts) haute performance (où seul un sous-ensemble d'experts ou de composants disponibles est activé pour chaque entrée, plutôt que d'utiliser tous les experts à la fois) quisurpasseLama 2 70B sur la plupart des benchmarks avec un inférence 6 fois plus rapide. Sous licence Apache 2.0, il offre d'excellentes performances/coûts et correspond ou dépasse GPT-3.5 dans de nombreuses tâches.

MoE vs. traditional models

Les modèles traditionnels utilisent un seul réseau pour toutes les tâches, ce qui peut être plus lent et moins efficace. En revanche, MoE améliore l'efficacité en sélectionnant des experts spécifiques pour chaque entrée, ce qui le rend plus rapide et mieux adapté aux ensembles de données complexes.

Voici un résumé comparant les deux :

Applications de MoE dans l'IA & la blockchain

En intelligence artificielle, les modèles MoE sont principalement utilisés pour améliorer l'efficacité et les performances de modèles d'apprentissage profond, en particulier dans des tâches à grande échelle.

L’idée de base de MoE est qu’au lieu d’entraîner un seul modèle monolithique, plusieurs modèles « experts » sont formés, chacun se spécialisant dans un aspect spécifique de la tâche. Le système sélectionne dynamiquement les experts à engager en fonction des données d’entrée. Cela permet aux modèles MoE d’évoluer efficacement tout en permettant la spécialisation.

Voici quelques applications clés:

Traitement du langage naturel (NLP) : Au lieu d'avoir un seul modèle volumineux qui essaie de gérer tous les aspects de la compréhension du langage, MoE divise la tâche entre des experts spécialisés. Par exemple, un expert pourrait se spécialiser dans la compréhension du contexte, tandis qu'un autre se concentre sur la grammaire ou la structure des phrases. Cela permet une utilisation plus efficace des ressources informatiques tout en améliorant la précision.

Apprentissage par renforcement: Les techniques MoE ont été appliquées à l'apprentissage par renforcement, où plusieurs experts peuvent se spécialiser dans différentes politiques ou stratégies. En utilisant une combinaison de ces experts, un Le système d'IA peut mieux gérer les environnements dynamiquesou résoudre des problèmes complexes qui seraient difficiles pour un seul modèle.

Vision par ordinateur : les modèles MoE sont également en cours de développement exploré en vision par ordinateuroù différents experts peuvent se concentrer sur différents types de motifs visuels, tels que des formes, des textures ou des objets. Cette spécialisation peut aider à améliorer la précision des systèmes de reconnaissance d'images, notamment dans des environnements complexes ou variés.

MoE en blockchain

Alors que l'intersection de MoE et de la blockchain peut ne pas être aussi évidente immédiatement que dans l'IA, MoE peut toujours jouer un rôle dans plusieurs aspects de la technologie blockchain, en particulier dans l'optimisation des contrats intelligents et des mécanismes de consensus.

Blockchain est une technologie de registre décentralisée et distribuée qui permet transactions sécurisées et transparentessans avoir besoin d'intermédiaires. Voici comment MoE peut être appliqué à la blockchain :

Mécanismes de consensus : Des algorithmes de consensus comme preuve de travail (PoW) ou preuve d'enjeu (PoS)peut bénéficier des techniques de MoE, en particulier dans la gestion des différents types de règles de consensus ou de validateurs. Utiliser MoE pour allouer diverses ressources ou expertises à différentes parties du processus de validation de la blockchainpourrait améliorer la scalabilité et réduire la consommation d'énergie (surtout dans les systèmes PoW).

Optimisation des contrats intelligents: Avec l'évolution des réseaux blockchain, la complexité de contrats intelligentspeut devenir fastidieux. MoE peut être appliqué pour optimiser ces contrats en permettant à différents modèles “experts” de gérer des opérations spécifiques ou des types de contrats, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la charge computationnelle.

Détection de fraude et sécurité : MoE peut être utilisé pour renforcer la sécurité sur les plateformes blockchain. En utilisant des experts spécialisés pour détecter les anomalies, les transactions malveillantes ou la fraude, le réseau blockchain peut bénéficier d'un système de sécurité plus robuste. Différents experts pourraient se concentrer sur les modèles de transaction, le comportement des utilisateurs ou même l'analyse cryptographique pour signaler les risques potentiels.

Scalabilité : La scalabilité de la blockchain est un défi majeur, et MoE peut contribuer à des solutions en partitionnant les tâches entre des experts spécialisés, réduisant ainsi la charge sur chaque composant individuel. Par exemple, différents gate...nœuds de la chaîne de blocspourrait se concentrer sur différentes couches de la pile blockchain, telles que la validation des transactions, la création de blocs ou la vérification du consensus.

Le saviez-vous? La combinaison de MoE avec l'IA et la blockchain peut améliorer applications décentralisées (DApps)comme les places de marché DeFi et NFT. MoE permet une prise de décision plus intelligente en utilisant des modèles spécialisés pour analyser les tendances du marché et les données. Il prend également en charge gouvernance automatisée dans les DAO, permettant aux contrats intelligents de s'adapter en fonction des informations basées sur l'expertise.

Les défis associés à la MoE décentralisée

La MoE décentralisée est un concept passionnant mais peu exploré, en particulier lorsqu'on associe les principes de la décentralisation (tels que vus dans la blockchain) avec des modèles d'IA spécialisés (tels que vus dans la MoE). Bien que cette combinaison soit prometteuse, elle introduit également un ensemble de défis uniques qui doivent être abordés.

Ces défis impliquent principalement la coordination, la scalabilité, la sécurité et la gestion des ressources.

Scalabilité : La distribution des tâches de calcul entre les nœuds décentralisés peut créer des déséquilibres de charge et des goulets d'étranglement du réseau, limitant ainsi la scalabilité. Une allocation efficace des ressources est essentielle pour éviter une dégradation des performances.

Coordination and consensus: Assurer un routage efficace des entrées et une coordination entre les experts décentralisés est complexe, surtout sans autorité centrale. Les mécanismes de consensus peuvent devoir s'adapter pour gérer des décisions de routage dynamiques.

Agrégation de modèle et cohérence : Gérer la synchronisation et la cohérence des mises à jour entre des experts distribués peut entraîner des problèmes de qualité de modèle et de tolérance aux pannes.

Gestion des ressources : Équilibrer les ressources de calcul et de stockage à travers des nœuds divers et indépendants peut entraîner des inefficacités ou des surcharges.

Sécurité et confidentialité : Les systèmes décentralisés sont plus vulnérables aux attaques (par exemple, Attaques Sybil). Protéger la vie privée des données et garantir l'intégrité des experts sans point de contrôle central est un défi.

Latence : Les systèmes MoE décentralisés peuvent connaître une latence plus élevée en raison du besoin de communication entre les nœuds, ce qui peut entraver les applications de prise de décision en temps réel.

Ces défis exigent des solutions innovantes en matière d'architectures d'IA décentralisées, d'algorithmes de consensus et de techniques de préservation de la confidentialité. Les progrès dans ces domaines seront essentiels pour rendre les systèmes MoE décentralisés plus évolutifs, efficaces et sécurisés, en veillant à ce qu'ils puissent gérer des tâches de plus en plus complexes dans un environnement distribué.

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