Merkezi olmayan uzmanların (MoE) Açıklaması

Geleneksel modellerle, her şey bir genel sistem tarafından ele alınır ve her şeyle aynı anda başa çıkmak zorundadır. MoE görevleri uzmanlaşmış uzmanlara böler, bu da daha verimli olmasını sağlar. Ayrıca, dMoE karar verme sürecini daha küçük sistemlere yayarak, büyük veri veya çok sayıda makineyle çalışırken yardımcı olur.

Geleneksel olarak, makine öğrenme modelleriTüm işleri halletmek için tek bir büyük, çok amaçlı model kullanılarak çalıştı. Her şeyi halletmeye çalışan tek bir uzman hayal edin: Bazı şeylerde iyi olabilir, ancak diğerlerinde harika olmayabilir. Örneğin, aynı sistemde hem yüzleri hem de metni tanımaya çalışan bir modeliniz olsaydı, modelin her iki görevi birlikte öğrenmesi gerekecekti, bu da onu daha yavaş ve verimsiz kılabilirdi.

MoE ile, her şeyi yapmaya çalışan bir model yerine, işi daha küçük görevlere böler ve modeli uzmanlaştırırsınız. Farklı departmanlara sahip bir şirketi düşünün: biri pazarlama için, biri finans için ve biri müşteri hizmetleri için. Yeni bir görev geldiğinde, ilgili departmana gönderir ve süreci daha verimli hale getirirsiniz. MoE'de sistem, görevin ihtiyaç duyduğu şeye bağlı olarak hangi uzmanın kullanılacağını seçer - bu yüzden daha hızlı ve daha doğru olur.

Merkezi olmayan bir uzmanlar karışımı (dMoE) sistemi bir adım daha ileri götürür. Tek bir merkezi 'patron'un hangi uzmanı kullanacağına karar vermek yerine, birden fazla daha küçük sistem (veya 'kapılar') kendi kararlarını verir. Bu, sistemin anlamına gelir.görevleri daha verimli bir şekilde ele alabilirbüyük bir sistemin farklı parçaları arasında yayılmıştır. Eğer büyük miktarda veriyle uğraşıyorsanız veya sistemi farklı makinelerde çalıştırıyorsanız, dMoE, sistemin her bir parçasının bağımsız olarak çalışmasına izin vererek her şeyi daha hızlı ve ölçeklenebilir hale getirir.

MoE ve dMoE birlikte karmaşık görevleri daha hızlı, daha akıllı ve ölçeklenebilir bir şekilde yönetmek için çok daha iyi bir yöntem sağlar.

Biliyor muydunuz? Uzmanların Karışımı (MoE) modellerinin arkasındaki temel fikir, 1991 yılında "Yerel Uzmanların Uyarlanabilir Karışımı" makalesine dayanmaktadır. Bu makale, her girdi için doğru uzmanı seçen bir "geçit ağı" tarafından yönetilen belirli görevler için özel ağların eğitimi kavramını tanıtmıştır. Dikkat çekici bir şekilde, bu yaklaşımın geleneksel modellerin eğitim süresinin yarısında hedef doğruluğuna ulaştığı bulundu.

Anahtar merkezsiz MoE bileşenleri

Bir dMoE sistemde, çoklu dağıtılmış kapı mekanizmaları verileri bağımsız olarak özel uzman modellere yönlendirir, paralel işleme ve verimli ölçeklenebilirlik için merkezi bir koordinatöre gerek duymadan yerel karar verme imkanı sağlar.

dMoE sistemlerinin verimli çalışmasına yardımcı olan temel bileşenler şunlardır:

Birden fazla kapama mekanizması: Hangi uzmanların kullanılacağına karar veren tek bir merkezi kapının olmaması yerine, sistem üzerine dağıtılmış birden fazla küçük kapı bulunmaktadır. Her kapı veya yönlendirici, belirli görev veya veri alt kümesi için doğru uzmanları seçmekten sorumludur. Bu kapılar, paralel olarak verinin farklı bölümlerini yöneten karar vericiler olarak düşünülebilir.

Uzmanlar: Bir dMoE sistemindeki uzmanlar, sorunun farklı bölümlerinde eğitilmiş özelleşmiş modellerdir. Bu uzmanlar hepsi aynı anda etkinleştirilmez. Kapılar, gelen verilere dayanarak en ilgili uzmanları seçer. Her uzman, bir uzman resimlere, diğer bir uzmana metne vb. odaklanabilir.

Dağıtılmış iletişim: Kapılar ve uzmanlar yayıldığı için bileşenler arasında verimli iletişim olmalıdır. Veri bölünür ve doğru kapıya yönlendirilir, ardından kapılar seçilen uzmanlara doğru veriyi iletilir. Bu merkezi olmayan yapı, çoklu görevlerin aynı anda ele alınabileceği paralel işlemeyi sağlar.

Yerel karar verme: Merkezi olmayan MoE'de karar verme yerel olarak yapılır. Her kapı, merkezi bir koordinatör beklemeden belirli bir girdi için hangi uzmanların etkinleştirileceğine bağımsız olarak karar verir. Bu, sistemin özellikle büyük dağıtılmış ortamlarda etkili bir şekilde ölçeklenmesini sağlar.

Merkezi Olmayan MoE Avantajları

Merkezi olmayan MoE sistemleri, görevleri birden fazla kapı ve uzman arasında dağıtarak ölçeklenebilirlik, hata toleransı, verimlilik, paralelleştirme ve daha iyi kaynak kullanımı sunarak merkezi bir koordinatöre olan bağımlılığı azaltır.

İşte dMoE sistemlerinin çeşitli faydaları:

Ölçeklenebilirlik: Merkezi olmayan MoE, iş yükünü yaydığı için çok daha büyük ve daha karmaşık sistemleri idare edebilir. Karar verme yerel olarak gerçekleştiğinden, merkezi bir sistemi aşırı yüklemeden daha fazla kapı ve uzman ekleyebilirsiniz. Bu, bulunanlar gibi büyük ölçekli problemler için harika hale getirir. dağıtık hesaplama veya bulut ortamları.

Paralelleştirme: Sistem'in farklı parçaları bağımsız olarak çalıştığından, dMoE paralel işleme olanak sağlar. Bu, geleneksel merkezi modellere göre çok daha hızlı bir şekilde aynı anda birden fazla görevle ilgilenebileceğiniz anlamına gelir. Bu özellik özellikle büyük miktarda veriyle çalışırken çok kullanışlıdır.

Daha iyi kaynak kullanımı: Merkezi olmayan bir sistemde kaynaklar daha iyi tahsis edilir. Uzmanlar yalnızca ihtiyaç duyulduğunda devreye girer, bu nedenle sistem gereksiz işleme görevlerinde kaynakları israf etmez, bu da daha enerji ve maliyet verimli olmasını sağlar.

Verimlilik: Görevleri birden fazla kapı ve uzman arasında bölerek, dMoE görevleri daha verimli bir şekilde işleyebilir. Bu, her şeyi yönetmek için merkezi bir koordinatörün ihtiyacını azaltarak, bir darboğaza dönüşebilecek durumları azaltır. Her kapı sadece ihtiyacı olan uzmanları yönetir, bu da süreci hızlandırır ve hesaplama maliyetlerini azaltır.

Hata toleransı: Karar verme işlemi dağıtıldığı için, bir bölüm düşerse sistem başarısız olma olasılığı daha azdır. Bir kapı veya uzman hata yapsa bile, diğerleri bağımsız olarak çalışmaya devam edebilir, böylece sistem bütün olarak çalışır.

Biliyor muydunuz? Mixtral 8x7B, yüksek performanslı seyrek bir uzman karışımı (SMoE) modelidir (burada tüm uzmanları bir kerede kullanmak yerine her girdi için yalnızca mevcut "uzmanların" veya bileşenlerin bir alt kümesi etkinleştirilir) aşırı performans gösterirLlama 2, çoğu ölçümde 70B ile 6 kat daha hızlı çıkartma yapar. Apache 2.0 lisansı altında sunulan bu, mükemmel maliyet/performans sağlar ve birçok görevde GPT-3.5'i eşitler veya aşar.

MoE vs. geleneksel modeller

Geleneksel modeller, tüm görevler için tek bir ağ kullanır ve bu daha yavaş ve daha verimsiz olabilir. Buna karşılık, MoE her giriş için belirli uzmanları seçerek verimliliği artırır, bu da karmaşık veri kümeleri için daha hızlı ve daha uygun hale getirir.

İşte ikisini karşılaştıran bir özet:

AI & blockchain'de MoE'nin uygulamaları

Yapay zeka alanında, MoE modelleri esas olarak verimliliği ve performansı artırmak için kullanılır.derin öğrenme modelleri, özellikle büyük ölçekli görevlerde.

MoE'nin temel fikri, tek bir, monolitik modelin eğitimi yerine, görevin belirli bir yönüne özelleşmiş birden fazla "uzman" modelin eğitilmesidir. Sistem, giriş verilerine dayalı olarak hangi uzmanların devreye alınacağını dinamik olarak seçer. Bu, MoE modellerinin verimli bir şekilde ölçeklenmesine ve aynı zamanda uzmanlaşmaya olanak tanır.

İşte bazı temel uygulamalar:

Doğal Dil İşleme (NLP): Bunun yerine işlemeye çalışan tek, büyük bir model yerinedil anlama tüm yönleri, MoE görevi uzmanlara özelleştiriyor. Örneğin, bir uzman bağlamı anlamaya odaklanırken, diğeri dilbilgisi veya cümle yapısına odaklanır. Bu, hesaplama kaynaklarının daha verimli kullanımını sağlarken doğruluğu arttırır.

Pekiştirme öğrenme: MoE teknikleri, pek çok uzmanın farklı politikalar veya stratejilere uzmanlaşabileceği pekiştirme öğrenmeye uygulanmıştır. Bu uzmanların kombinasyonunu kullanarak, birAI sistemi dinamik ortamları daha iyi yönetebilirveya tek bir model için zorlu olabilecek karmaşık problemleri çözebilir.

Bilgisayar görüşü: MoE modelleri de şu andabilgisayar görüşünde keşfedildi, farklı uzmanların şekiller, dokular veya nesneler gibi farklı görsel desen türlerine odaklanabileceği yerlerde. Bu uzmanlaşma, özellikle karmaşık veya çeşitli ortamlarda görüntü tanıma sistemlerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Block zincirinde MoE

AI kadar hemen açık olmasa da, MoE'nin blockchain ile kesişimi, özellikle akıllı sözleşmelerin ve uzlaşma mekanizmalarının optimize edilmesi konularında bir rol oynayabilir.

Blockchain, merkezi olmayan, dağıtılmış bir defter teknolojisidir ve mümkün kılar güvenli ve şeffaf işlemlerara katılımcılara gerek duymadan. MoE'nin blok zincirine nasıl uygulanabileceğine dair bilgiler burada bulunmaktadır:

Konsensüs mekanizmaları: Konsensüs algoritmaları gibi çalışmanın kanıtı (PoW) veya hisse senedi kanıtı (PoS)farklı türdeki konsensüs kurallarını veya doğrulayıcıları yönetme konusunda özellikle MoE tekniklerinden yararlanabilirsiniz. MoE kullanarak çeşitli kaynakları veya uzmanlıkları farklı bölümlere tahsis etmek.blockchain’in doğrulama süreciözellikle PoW sistemlerinde ölçeklenebilirliği ve enerji tüketimini azaltabilir.

Akıllı sözleşme optimizasyonu: Blok zincir ağları ölçeklendikçe, akıllı kontratlarÇok sayıda akıllı sözleşme yürütmek karmaşık hale gelebilir. MoE, farklı "uzman" modellerin belirli işlemleri veya sözleşme türlerini ele almasına izin vererek verimliliği artırabilir ve hesaplama yükünü azaltabilir.

Sahtekarlık tespiti ve güvenlik: MoE, blok zincir platformlarında güvenliği artırmak için kullanılabilir. Uzman kişilerin kullanılmasıylaanomalileri, kötü niyetli işlemleri veya dolandırıcılığı tespit etmek, blokzincir ağı daha güçlü bir güvenlik sistemi ile faydalanabilir. Farklı uzmanlar, potansiyel riskleri belirlemek için işlem desenlerine, kullanıcı davranışlarına hatta kriptografik analize odaklanabilir.

Ölçeklenebilirlik: Blok zinciri ölçeklenebilirliği büyük bir sorundur ve MoE, görevleri uzmanlaşmış uzmanlar arasında bölümlendirerek herhangi bir tek bileşen üzerindeki yükü azaltarak çözümlere katkıda bulunabilir. Örneğin, farklıblockchain düğümleriblok zinciri yığınının farklı katmanlarına odaklanabilir, örneğin işlem doğrulama, blok oluşturma veya uzlaşma doğrulaması gibi.

Biliyor muydunuz? MoE'yi yapay zekâ ve blockchain ile birleştirerek geliştirebilirsinizmerkezi olmayan uygulamalar (DApps)MoE, DeFi ve NFT pazarlarına benzer. MoE, piyasa trendlerini ve verileri analiz etmek için özel modeller kullanarak daha akıllı kararlar alınmasını sağlar. Ayrıca destekler.DAO'larda otomatik yönetim, akıllı sözleşmelerin uzman odaklı bilgiler doğrultusunda adapte olmasına izin vererek.

Merkeziyetsiz MoE ile ilişkili zorluklar

Merkezi olmayan MoE, özellikle blok zincirinde görülen merkezi olmama prensiplerini (blok zincirinde görüldüğü gibi) ve özel AI modellerini (MoE'de görüldüğü gibi) birleştirdiğinde heyecan verici ancak keşfedilmemiş bir kavramdır. Bu kombinasyon potansiyel taşırken, aynı zamanda ele alınması gereken benzersiz zorluklar da ortaya çıkar.

Bu zorluklar öncelikle koordinasyon, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve kaynak yönetimi ile ilgilidir.

Büyüme: Dağıtılmış hesaplama görevleri, merkezi olmayan düğümler arasında yük dengesizlikleri ve ağ darboğazları oluşturabilir, bu da ölçeklenebilirliği sınırlar. Verimli kaynak tahsisi, performans düşüşünden kaçınmak için kritiktir.

Koordinasyon ve uzlaşma: Merkezi bir otorite olmadan, dağıtılmış uzmanlar arasında girişlerin etkili bir şekilde yönlendirilmesi ve koordinasyonun sağlanması karmaşıktır. Uzlaşma mekanizmaları, dinamik yönlendirme kararlarını ele alabilmek için adapte olması gerekebilir.

Model birikimi ve tutarlılık: Dağıtılmış uzmanlar arasında güncellemelerin senkronizasyonu ve tutarlılığının yönetilmesi, model kalitesi ve hata toleransı konusunda sorunlara yol açabilir.

Kaynak yönetimi: Farklı, bağımsız düğümler arasında hesaplama ve depolama kaynaklarını dengelemek, verimsizliklere veya aşırı yüklenmelere neden olabilir.

Güvenlik ve gizlilik: Merkezsizleştirilmiş sistemler saldırılara karşı daha savunmasızdır (örneğin, Sybil saldırılarıVeri gizliliğini korumak ve merkezi bir kontrol noktası olmadan uzman bütünlüğünü sağlamak zorlu bir görevdir.

Gecikme: Merkezi Olmayan MoE sistemleri, düğümler arası iletişim ihtiyacından dolayı daha yüksek gecikme yaşayabilir, bu durum gerçek zamanlı karar alma uygulamalarını engelleyebilir.

Bu zorluklar, merkezi olmayan AI mimarilerinde, uzlaşma algoritmalarında ve gizlilik koruma tekniklerinde yenilikçi çözümler gerektirir. Bu alanlarda yapılan ilerlemeler, merkezi olmayan MoE sistemlerini daha ölçeklenebilir, verimli ve güvenli hale getirmek için önemli olacak ve bunun sayesinde dağıtılmış ortamda giderek karmaşıklaşan görevlerle başa çıkabileceklerini sağlayacak.

Dikkat:

1. Bu makale [den yeniden basıldıcointelegraph]. Tüm telif hakları orijinal yazarına aittir [Onkar Singh]. Bu yeniden basım hakkında itirazlarınız varsa, lütfen iletişime geçin Gate Learnekip ve onlar hızlı bir şekilde bununla ilgilenecek.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüşler yalnızca yazarın görüşleri olup herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalelerin diğer dillere çevirileri, gate Öğrenme ekibi tarafından yapılır. Belirtilmedikçe, çevrilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya kopyalanması yasaktır.