شرح الخليط المتمركز من الخبراء (MoE)

مع النماذج التقليدية ، يتم التعامل مع كل شيء من خلال نظام عام واحد يتعين عليه التعامل مع كل شيء في وقت واحد. يقسم MoE المهام إلى خبراء متخصصين ، مما يجعلها أكثر كفاءة. ويوزع dMoE صنع القرار عبر أنظمة أصغر ، مما يساعد عند العمل مع البيانات الكبيرة أو العديد من الآلات.

تقليدياً، نماذج التعلم الآليعملت عن طريق استخدام نموذج كبير ومتعدد الأغراض للتعامل مع كل شيء. تخيل خبيرًا واحدًا يحاول التعامل مع كل مهمة: قد يكون الأمر على ما يرام في بعض الأشياء ولكنه ليس رائعًا في الآخرين. على سبيل المثال ، إذا كان لديك نموذج يحاول التعرف على الوجوه والنص في نفس النظام ، فسيتعين على النموذج تعلم كلتا المهمتين معًا ، مما يمكن أن يجعله أبطأ وأقل كفاءة.

مع MoE، بدلاً من أن يحاول نموذج واحد القيام بكل شيء، تقوم بتقسيم العمل إلى مهام أصغر وتخصص النموذج. فكر فيها مثل الشركة التي لديها أقسام مختلفة: قسم للتسويق، واحد للمالية، وواحد لخدمة العملاء. عندما يأتي مهمة جديدة، ترسلها إلى القسم المعني، مما يجعل العملية أكثر كفاءة. في MoE، يختار النظام الخبير الذي يجب استخدامه بناءً على احتياجات المهمة - لذا فهو أسرع وأدق.

يأخذ نظام الخبراء المختلطة اللامركزيين (dMoE) خطوة أبعد من ذلك. بدلاً من وجود "رئيس" مركزي يقرر أي خبير يجب استخدامه، تقوم أنظمة صغيرة متعددة (أو "بوابات") باتخاذ قراراتها الخاصة. وهذا يعني أن النظام يمكن التعامل مع المهام بكفاءة أكبرعبر أجزاء مختلفة من نظام كبير. إذا كنت تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات أو تشغيل النظام على العديد من الأجهزة المختلفة، فإن dMoE يساعد عن طريق السماح لكل جزء من النظام بالعمل بشكل مستقل، مما يجعل كل شيء أسرع وأكثر قابلية للتوسع.

معًا، تتيح MoE و dMoE طريقة أسرع وأكثر ذكاء وقابلة للتوسع بشكل كبير في التعامل مع المهام المعقدة.

هل تعلم؟ الفكرة الأساسية وراء نماذج مزيج الخبراء (MoE) تعود إلى عام 1991 مع ورقة “مزيج التكيفي للخبراء المحليين”. قدمت هذه الورقة مفهوم تدريب الشبكات المتخصصة للمهام المحددة التي تديرها “شبكة التحكم” التي تختار الخبير المناسب لكل إدخال. لاحظ بشكل ملحوظ أن هذا النهج تم العثور عليه لتحقيق الدقة المستهدفة في نصف وقت التدريب للنماذج التقليدية.

مفاتيح مكونات MoE المفcentralized

في نظام dMoE، توجيهات توزيعية متعددة توجه البيانات بشكل مستقل إلى نماذج خبراء متخصصة، مما يتيح المعالجة الموازية واتخاذ القرارات المحلية دون وجود منسق مركزي لضمان قابلية التوسع بكفاءة.

المكونات الرئيسية التي تساعد أنظمة dMoE على العمل بكفاءة تشمل:

آليات البوابة المتعددة: بدلاً من وجود بوابة مركزية واحدة تقرر أي الخبراء يتم استخدامهم، يتم توزيع بوابات صغيرة متعددة عبر النظام. كل بوابة أو موجه مسؤولة عن اختيار الخبراء المناسبين لمهمتها الخاصة أو مجموعة بياناتها. يمكن اعتبار هذه البوابات كصانعي القرار الذين يديرون أجزاء مختلفة من البيانات بشكل متوازي.

الخبراء: الخبراء في نظام dMoE هم نماذج متخصصة تم تدريبها على أجزاء مختلفة من المشكلة. هؤلاء الخبراء لا يتم تنشيطهم جميعًا في وقت واحد. تحدد البوابات الخبراء الأكثر صلة بناءً على البيانات الواردة. يركز كل خبير على جزء واحد من المشكلة ، مثل تركز خبير واحد على الصور ، وآخر على النص ، إلخ.

التواصل الموزع: نظرًا لانتشار البوابات والخبراء، يجب أن يكون هناك تواصل فعال بين المكونات. يتم تقسيم البيانات وتوجيهها إلى البوابة المناسبة، ثم تقوم البوابات بتمرير البيانات الصحيحة إلى الخبراء المختارين. تتيح هذه الهيكلية المفcentralized لمعالجة متوازية، حيث يمكن معالجة مهام متعددة بشكل متزامن.

اتخاذ القرار المحلي: في نظام ال MoE اللامركزي، يتم اتخاذ القرارات محليًا. يقرر كل بوابة بشكل مستقل أي الخبراء يتم تفعيلهم لمدخل معين دون الانتظار لمنسق مركزي. يتيح هذا للنظام التوسع بشكل فعال، خاصة في البيئات الموزعة الكبيرة.

الفوائد المالية اللامركزية

تقدم أنظمة MoE المتميزة قدرة التوسع الأفضل، والمرونة في التحمل، والكفاءة، والتوازي، والاستخدام الأفضل للموارد عن طريق توزيع المهام عبر عدة بوابات وخبراء، مما يقلل من الاعتماد على منسق مركزي.

هنا بعض فوائد أنظمة dMoE المختلفة:

قابلية التوسع: يمكن لـ Decentralized MoE التعامل مع أنظمة أكبر بكثير وأكثر تعقيدًا لأنه ينتشر عبء العمل. نظرًا لأن اتخاذ القرار يحدث محليًا، يمكنك إضافة المزيد من البوابات والخبراء دون أن يتم تحميل النظام المركزي. هذا يجعله مثاليًا لمشاكل كبيرة المقياس مثل تلك الموجودة فيالحوسبة الموزعةأو بيئات السحابية.

التوازي: نظرًا لأن أجزاء مختلفة من النظام تعمل بشكل مستقل، يسمح dMoE بالمعالجة المتوازية. وهذا يعني أنه يمكنك التعامل مع مهام متعددة بشكل متزامن، بسرعة أكبر بكثير من النماذج المركزية التقليدية. وهذا مفيد بشكل خاص عندما تعمل مع كميات ضخمة من البيانات.

استغلال موارد أفضل: في نظام لامركزي ، يتم توزيع الموارد بشكل أفضل. نظرًا لأن الخبراء يتم تفعيلهم فقط عند الحاجة ، فإن النظام لا يهدر الموارد في مهام المعالجة غير الضرورية ، مما يجعله أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة والتكلفة.

الكفاءة: من خلال تقسيم العمل عبر عدة بوابات وخبراء ، يمكن لـ dMoE معالجة المهام بكفاءة أكبر. يقلل من الحاجة إلى منسق مركزي لإدارة كل شيء ، والذي يمكن أن يصبح عائقا. يتعامل كل بوابة فقط مع الخبراء الذين يحتاجهم ، مما يسرع العملية ويقلل من تكاليف الحساب.

التحمل الخطأ: بسبب توزيع عملية اتخاذ القرار، فإن النظام أقل عرضة للفشل في حالة تعطل جزء منه. إذا فشل بوابة أو خبير واحد، يمكن للآخرين الاستمرار في العمل بشكل مستقل، بحيث يظل النظام ككل يعمل.

هل تعلم؟ يعد Mixtral 8x7B نموذج Sparse Mixture of Experts (SMoE) عالي الأداء (حيث يتم تنشيط مجموعة فرعية فقط من الخبراء أو المكونات المتاحة لكل إدخال، بدلاً من استخدام جميع الخبراء في وقت واحد)يتفوقيتفوق لاما 2 70B في معظم الاختبارات مع تسريع 6 مرات في التصوير. مرخص بموجب رخصة أباتشي 2.0 ، ويوفر أداءً ممتازًا بالتكلفة ويتطابق أو يتجاوز GPT-3.5 في العديد من المهام.

MoE vs. النماذج التقليدية

تستخدم النماذج التقليدية شبكة واحدة لجميع المهام، مما قد يجعلها أبطأ وأقل كفاءة. على العكس، يعزز نظام MoE الكفاءة عن طريق اختيار الخبراء المحددين لكل إدخال، مما يجعله أسرع وأكثر ملائمة لمجموعات البيانات المعقدة.

هنا ملخص يقارن بين الاثنين:

تطبيقات MoE في AI & blockchain

في مجال الذكاء الاصطناعي، تُستخدم نماذج MoE في الأساس لتعزيز الكفاءة والأداء نماذج التعلم العميق, وخصوصا في المهام ذات المقياس الكبير.

فكرة MoE الأساسية هي أنه بدلاً من تدريب نموذج واحد وحيد، يتم تدريب نماذج "خبراء" متعددة، يتخصص كل منها في جانب معين من المهمة. يقوم النظام باختيار الخبراء الذين يشاركون بشكل ديناميكي استنادًا إلى البيانات الداخلة. يتيح هذا لنماذج MoE تحقيق التوسع بكفاءة مع تمكين التخصص أيضًا.

هنا بعض التطبيقات الرئيسية:

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): بدلاً من وجود نموذج كبير واحد يحاول التعامل معجميع جوانب فهم اللغةتقسم وزارة التعليم والتعليم المهمة إلى خبراء متخصصين. على سبيل المثال، يمكن لخبير متخصص في فهم السياق، بينما يركز آخر على القواعد النحوية أو بنية الجملة. يتيح هذا استخدامًا أكثر كفاءة للموارد الحسابية مع تحسين الدقة.

تعلم التعزيز: تم تطبيق تقنيات MoE على التعلم التعزيزي ، حيث قد يتخصص العديد من الخبراء في سياسات أو استراتيجيات مختلفة. من خلال استخدام مجموعة من هؤلاء الخبراء ، يمكن تحقيق تركيبة من هذه الخبرات لتحقيق أفضل أداء.يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التعامل بشكل أفضل مع البيئات الديناميكيةأو مواجهة مشاكل معقدة قد تكون تحدياً لنموذج واحد.

رؤية الحاسوب: تُستخدم نماذج MoE أيضًايتم استكشافها في رؤية الحاسوب, حيث يمكن أن يركز الخبراء المختلفون على أنواع مختلفة من الأنماط البصرية، مثل الأشكال، والقوام، أو الأشياء. يمكن أن تساعد هذه التخصصات في تحسين دقة أنظمة التعرف على الصور، خاصة في البيئات المعقدة أو المتنوعة.

وزارة التعليم في تكنولوجيا سلسلة الكتل

بينما قد لا يكون تقاطع MoE والبلوكشين واضحًا على الفور كما هو الحال في الذكاء الاصطناعي، إلا أن MoE يمكن أن يلعب دورًا في عدة جوانب من تقنية البلوكشين، خاصة في تحسين العقود الذكية وآليات الاتفاق.

البلوكتشين هي تقنية دفتر حسابات لامركزية وموزعة تمكن المعاملات الآمنة والشفافةدون الحاجة إلى وسطاء. إليك كيف يمكن تطبيق MoE على سلسلة الكتل.

آليات التوافق: خوارزميات التوافق مثل gateالعمل البرهاني (PoW) أو الحصة البرهانية (PoS)يمكن الاستفادة من تقنيات MoE، وخاصة في إدارة أنواع مختلفة من قواعد الاتفاق أو المحققين. باستخدام MoE لتوزيع موارد مختلفة أو خبرات مختلفة على أجزاء مختلفة من عملية التحقق من سلسلة الكتليمكن تحسين قابلية التوسع وتقليل استهلاك الطاقة (خاصة في أنظمة PoW).

تحسين العقد الذكي: مع توسيع شبكات البلوكشين، تعقيدعقود ذكيةيمكن أن تصبح مرهقة. يمكن تطبيق MoE لتحسين هذه العقود من خلال السماح لنماذج "الخبراء" المختلفة بمعالجة العمليات المحددة أو أنواع العقود، مما يحسن الكفاءة ويقلل العبء الحسابي.

اكتشاف الاحتيال والأمان: يمكن استغلال MoE لتعزيز الأمان على منصات البلوكشين. من خلال استخدام خبراء متخصصين لـ اكتشاف الشذوذ ، والمعاملات الخبيثة أو الاحتيال،يمكن أن يستفيد شبكة البلوكتشين من نظام أمني أكثر صلابة. يمكن لخبراء مختلفين التركيز على أنماط المعاملات، وسلوك المستخدم أو حتى التحليل الكريبتوجرافي لتحديد المخاطر المحتملة.

قابلية التوسع: قابلية توسيع البلوكشين هي تحدي رئيسي، ويمكن لـ MoE المساهمة في حلول عن طريق تقسيم المهام عبر خبراء متخصصين، مما يقلل من العبء على أي مكون فردي. على سبيل المثال، مختلف عقدة بلوكشينيمكن التركيز على طبقات مختلفة من تراكم البلوكشين، مثل التحقق من الصفقات، إنشاء الكتلة أو التحقق من الاتفاق.

هل تعلم؟ يمكن تعزيز توحيد MoE مع AI و blockchainالتطبيقات اللامركزية (DApps)مثل السوق المالي اللامركزي وسوق NFT. يتيح لـ MoE اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً باستخدام نماذج متخصصة لتحليل اتجاهات السوق والبيانات. كما يدعمالحكم الآلي في DAOs، مما يسمح للعقود الذكية بالتكيف استنادًا إلى رؤى الخبراء.

التحديات المرتبطة بالعملة المشفرة المفcentralized MoE

العملة المميزة المفcentralized MoE هي مفهوم مثير للإعجاب ولكنه لم يستكشف بشكل كامل، خاصة عندما يتم دمج مبادئ اللامركزية (كما هو موجود في تقنية البلوكشين) مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة (كما هو موجود في MoE). بينما تحمل هذه الجمعية إمكانات كبيرة، إلا أنها تمثل أيضًا مجموعة من التحديات الفريدة التي يجب معالجتها.

هذه التحديات تشمل في المقام الأول التنسيق والقابلية للتوسيع والأمان وإدارة الموارد.

قابلية التوسع: توزيع المهام الحسابية عبر العقد المفcentralized يمكن أن يؤدي إلى عدم التوازن في التحميل وعقبات الشبكة، مما يقيد القابلية للتوسع. توجيه الموارد بكفاءة أمر حاسم لتجنب تدهور الأداء.

التنسيق والتوافق: ضمان توجيه فعال للمدخلات والتنسيق بين الخبراء غير المركزيين أمر معقد، خاصة بدون سلطة مركزية. قد يحتاج آليات التوافق إلى التكيف للتعامل مع قرارات التوجيه الديناميكية.

تجميع النموذج والاتساق: إدارة التزامن والاتساق للتحديثات عبر الخبراء الموزعين يمكن أن يؤدي إلى مشاكل في جودة النموذج والمرونة في التعامل مع الأخطاء.

إدارة الموارد: توازن الموارد الحسابية والتخزين عبر العقد المستقلة المتنوعة يمكن أن يؤدي إلى عدم الكفاءة أو الحمل الزائد.

الأمان والخصوصية: الأنظمة اللامركزية أكثر عرضة للهجمات (على سبيل المثال، هجمات سايبيل). حماية خصوصية البيانات وضمان سلامة الخبرة بدون نقطة تحكم مركزية تعد تحديًا.

التأخر: قد يواجه أنظمة المؤثر المالي المتمركزة تأخرًا أعلى بسبب الحاجة إلى التواصل بين العقد، والذي قد يعيق تطبيقات اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي.

هذه التحديات تتطلب حلولا مبتكرة في الهندسة المعمارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، وخوارزميات الاتفاق وتقنيات الحفاظ على الخصوصية. التقدم في هذه المجالات سيكون مفتاحًا لجعل أنظمة MoE اللامركزية أكثر قابلية للتوسيع وكفاءة وآمنة، مما يضمن أنها يمكنها التعامل مع المهام المعقدة بشكل متزايد في بيئة موزعة.

تنصل:

1. يتم إعادة طبع هذه المقالة من [gatecointelegraph]. جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [Onkar Singhإذا كان هناك اعتراضات على هذه النسخة المعادة طباعتها، يرجى الاتصال بالتعلم Gateفريق العمل، وسوف يتعاملون معه بسرعة.
2. إخلاء المسؤولية عن الضرر: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقالات إلى لغات أخرى من قبل فريق تعلم Gate. ما لم يذكر ذلك، يحظر نسخ وتوزيع والاستعانة بمقالات مترجمة.