การอธิบายเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญที่กระจายอย่างเป็นตัวเอง (MoE)

ด้วยรูปแบบแบบดั้งเดิมที่ทุกอย่างถูกจัดการโดยระบบทั่วไปที่ต้องจัดการทุกอย่างพร้อมกัน MoE แบ่งงานเป็นผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญด้านเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และ dMoE แบ่งการตัดสินใจออกเป็นระบบขนาดเล็กเพิ่มขึ้นซึ่งช่วยในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่หรือเครื่องจักรจำนวนมาก

Traditionally, โมเดลเรียนรู้ของเครื่องทำงานโดยใช้โมเดลทั่วไปขนาดใหญ่เพียงตัวเดียวเพื่อจัดการทุกอย่าง จินตนาการว่ามีผู้เชี่ยวชาญคนเดียวพยายามจัดการกับทุกงาน: อาจจะดีกับบางอย่าง แต่ไม่ดีกับอย่างอื่น ตัวอย่างเช่น หากคุณมีโมเดลพยายามรู้จำใบหน้าและข้อความในระบบเดียวกัน โมเดลจะต้องเรียนรู้ทั้งสองงานพร้อมกันซึ่งอาจทำให้ช้าลงและไม่มีประสิทธิภาพมากนัก

ด้วย MoE แทนที่จะมีโมเดลหนึ่งพยายามทำทุกอย่าง คุณแยกงานเป็นงานย่อย และทำให้โมเดลเชี่ยวชาญ คิดเหมือนบริษัทที่มีแผนกต่าง ๆ: มีแผนกที่เฉพาะทางการตลาด มีแผนกที่เฉพาะทางการเงิน และมีแผนกที่เฉพาะทางบริการลูกค้า เมื่องานใหม่เข้ามา คุณส่งมันไปที่แผนกที่เกี่ยวข้อง ทำให้กระบวนการเป็นไปได้มากขึ้น ใน MoE ระบบเลือกใช้ผู้เชี่ยวชาญตามที่งานต้องการ - ดังนั้นมันก็เร็วกว่าและแม่นยำกว่า

ระบบผสมแบบกระจายอํานาจของผู้เชี่ยวชาญ (dMoE) ก้าวไปอีกขั้น แทนที่จะเป็น "เจ้านาย" กลางคนหนึ่งที่ตัดสินใจว่าจะใช้ผู้เชี่ยวชาญระบบใดระบบขนาดเล็กหลายระบบ (หรือ "ประตู") ต่างก็ตัดสินใจด้วยตนเอง ซึ่งหมายความว่าระบบ สามารถจัดการงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นทั่วทั้งส่วนต่างๆ ของระบบขนาดใหญ่ หากคุณกำลังจัดการกับปริมาณข้อมูลมากหรือใช้ระบบบนเครื่องหลายเครื่อง dMoE ช่วยโดยการให้แต่ละส่วนของระบบทำงานอิสระ ทำให้ทุกอย่างเร็วขึ้นและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น

Together, MoE and dMoE allow for a much faster, smarter and scalable way of handling complex tasks.

คุณรู้หรือไม่ว่า? ความคิดหลักของโมเดล Mixture of Experts (MoE) กลับมาจากปี ค.ศ. 1991 กับบทความ “Adaptive Mixture of Local Experts” บทความนี้เสนอแนะแนวคิดในการฝึกอบรมเครือข่ายที่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะทางสำหรับงานที่รับผิดชอบโดย “เครือข่ายการเลือก” ที่เลือกเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่ถูกต้องสำหรับทุกข้อมูลนำเข้า อย่างน่าทึ่งคือวิธีนี้พบว่าสามารถบรรลุความแม่นยำเป้าหมายในระยะเวลาการฝึกอบรมครึ่งหนึ่งของโมเดลดั้งเดิม

ส่วนประกอบ MoE แบบไม่มีกุญแจ

ในระบบ dMoE มีกลไกการกำหนดเกตติ้งแบบกระจายหลายตัว สามารถนำข้อมูลไปยังโมเดลผู้เชี่ยวชาญที่เฉพาะเจาะจงได้อย่างอิสระ ทำให้การประมวลผลแบบพร้อมกันและการตัดสินใจท้องถิ่นสามารถทำงานได้โดยไม่จำเป็นต้องมีผู้ประสานงานระดับสูงสำหรับการขยายขนาดอย่างมีประสิทธิภาพ

ส่วนประกอบสำคัญที่ช่วยให้ระบบ dMoE ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ ได้แก่:

กลไกการเปิดหลายรูปแบบ: แทนที่จะมีประตูกลางเดียวที่ตัดสินใจเลือกใช้ผู้เชี่ยวชาญ จะมีประตูเล็กๆ หลายประตูที่กระจายอยู่ทั่วระบบ แต่ละประตูหรือเราเตอร์จะรับผิดชอบในการเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมสำหรับงานหรือชุดข้อมูลเฉพาะของตัวเอง ประตูเหล่านี้สามารถถือเป็นผู้ตัดสินใจที่จัดการส่วนต่างๆ ของข้อมูลพร้อมกันได้

ผู้เชี่ยวชาญ: ผู้เชี่ยวชาญในระบบ dMoE คือโมเดลที่เชี่ยวชาญที่ถูกฝึกฝนในส่วนต่าง ๆ ของปัญหา ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ไม่ได้ถูกเรียกใช้ทั้งหมดในคราวเดียว ประตูเลือกเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่สุดโดยขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เข้ามา แต่ละผู้เชี่ยวชาญเน้นไปที่ส่วนหนึ่งของปัญหา เช่น ผู้เชี่ยวชาญคนหนึ่งอาจเน้นที่ภาพ อีกคนที่ข้อความ ฯลฯ

การสื่อสารแบบกระจาย: เนื่องจากประตูและผู้เชี่ยวชาญกระจายอยู่ทั่วไป จึงต้องมีการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพระหว่างส่วนประกอบ ข้อมูลถูกแบ่งและเส้นทางไปยังประตูที่ถูกต้อง และประตูจะส่งข้อมูลที่ถูกต้องไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เลือกได้ โครงสร้างที่กระจายนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลแบบขนานได้ ที่ทำงานได้หลายงานพร้อมกัน

การตัดสินใจในท้องถิ่น: ในระบบ MoE แบบกระจายอำนาจ การตัดสินใจถูกดำเนินการในระดับท้องถิ่น แต่ละเกตเป็นอิสระที่จะตัดสินใจเรียกใช้ผู้เชี่ยวชาญสำหรับข้อมูลที่กำหนดโดยไม่ต้องรอสำหรับผู้ประสานงานกลาง นี้ช่วยให้ระบบสามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่กระจายอย่างกว้างขวาง

ประโยชน์จากการกระจายอำนาจของ MoE

ระบบ MoE แบบกระจายทำให้มีความยืดหยุ่น ทนทานต่อความผิดพลาด มีประสิทธิภาพ การขนาน และการใช้ทรัพยากรที่ดีกว่าโดยกระจายงานไปยังเกตและผู้เชี่ยวชาญหลายคนลดความพึงพอใจในผู้ประสานงานกลาง

นี่คือประโยชน์ต่าง ๆ ของระบบ dMoE:

Scalability: ระบบ MoE ที่มีการกระจายภาระงานออกไปสามารถจัดการระบบที่ใหญ่และซับซ้อนมากขึ้นได้เนื่องจากมีการกระจายภาระงานออกไป โดยการตัดสินใจเกิดขึ้นที่ระดับท้องถิ่น คุณสามารถเพิ่มเกตและผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติมได้โดยไม่ทำให้ระบบกลายเป็นระบบที่มีภาระงานเกิดขึ้นที่จุดศูนย์กลาง ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับปัญหาใหญ่ที่พบใน การคำนวณแบ่งเบาหรือสิ่งแวดล้อมบนคลาวด์

Parallelization: เนื่องจากส่วนต่าง ๆ ของระบบทำงานอย่างอิสระ แบบ dMoE ช่วยให้การประมวลผลขนาดใหญ่สามารถทำได้พร้อมกัน ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถจัดการกับงานหลายอย่างพร้อมกันได้เร็วกว่าระบบแบบที่ถูกควบคุมโดยศูนย์กลาง สิ่งนี้เป็นสิ่งที่มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณต้องทำงานกับปริมาณข้อมูลที่มากมาย

การใช้ทรัพยากรที่ดีขึ้น: ในระบบที่ไม่ centralize ทรัพยากรถูกจัดสรรได้ดีขึ้น โดยเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญถูกเรียกใช้เมื่อจำเป็นเท่านั้น ระบบจึงไม่เสียทรัพยากรในงานประมวลผลที่ไม่จำเป็น ทำให้เป็นระบบที่มีการใช้พลังงานและค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพ: โดยการแบ่งงานให้กับเกตและผู้เชี่ยวชาญหลายราย dMoE สามารถประมวลผลงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ลดความต้องการให้ผู้ประสานงานที่เป็นศูนย์กลางจัดการทุกอย่างซึ่งอาจเป็นจุดขีดจำกัด แต่ละเกตจัดการเพียงผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการเท่านั้นซึ่งเร่งความเร็วของกระบวนการและลดต้นทุนการคำนวณ

ความทนทานในการบกพร่อง: เนื่องจากการตัดสินใจถูกกระจายไปยังระบบแต่ละส่วน ระบบมีความน่าจะเป็นที่จะล้มเหลวน้อยลงเมื่อส่วนหนึ่งล้มเหลว หากเกตหรือผู้เชี่ยวชาญหนึ่งคนล้มเหลว ส่วนอื่น ๆ ยังสามารถทำงานอย่างอิสระต่อไป ดังนั้นระบบโดยรวมยังคงทำงานได้

คุณรู้หรือไม่? Mixtral 8x7B เป็นโมเดล sparse mixture of experts (SMoE) ที่มีประสิทธิภาพสูง (ซึ่งมีเพียงส่วนเฉพาะของ "ผู้เชี่ยวชาญ" หรือส่วนประกอบบางส่วนที่ถูกเปิดใช้งานสำหรับแต่ละอินพุต แทนที่จะใช้ผู้เชี่ยวชาญทั้งหมดพร้อมกัน) ที่outperformsLlama 2 70B ในส่วนมากบนเกณฑ์ที่เร็วกว่า 6 เท่า ได้รับใบอนุญาตภายใต้ Apache 2.0 มันสามารถให้ประสิทธิภาพทางด้านต้นทุนที่ยอดเยี่ยมและเทียบเท่าหรือเกินกว่า GPT-3.5 ในหลายงาน

MoE vs. โมเดลทดสอบ传统

โมเดลแบบดั้งเดิมใช้เครือข่ายเดียวสำหรับงานทั้งหมดซึ่งอาจช้าลงและไม่มีประสิทธิภาพเท่าใด ต่างจากนี้ MoE ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละข้อมูลเข้าทำให้เร็วขึ้นและเหมาะสมกับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า

นี่คือสรุปการเปรียบเทียบสองรายการ

การประยุกต์ใช้ MoE ใน AI & blockchain

ใน AI โมเดล MoE ใช้เป็นหลักสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโมเดลเรียนรู้ลึก, โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานขนาดใหญ่

แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลัง MoE คือแทนที่จะฝึกอบรมโมเดลเสาหินเพียงรุ่นเดียวโมเดล "ผู้เชี่ยวชาญ" หลายรุ่นได้รับการฝึกฝนโดยแต่ละรุ่นมีความเชี่ยวชาญในด้านเฉพาะของงาน ระบบจะเลือกผู้เชี่ยวชาญที่จะมีส่วนร่วมแบบไดนามิกตามข้อมูลอินพุต สิ่งนี้ช่วยให้โมเดล MoE สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังเปิดใช้งานความเชี่ยวชาญ

นี่คือบางแอปพลิเคชันสำคัญ:

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): แทนที่จะมีโมเดลเดียวที่ใหญ่ที่พยายามจัดการทุกด้านของการเข้าใจภาษา, MoE แบ่งงานออกเป็นผู้เชี่ยวชาญทางพิเศษ ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญที่หนึ่งอาจเชี่ยวชาญในการเข้าใจบริบท ในขณะที่อีกคนโฟกัสที่โครงสร้างไวยากรณ์หรือประโยค นี้ทำให้การใช้ทรัพยากรคำนวณได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในขณะที่เพิ่มความแม่นยำ

การเรียนรู้แบบเสริม: เทคนิค MoE ได้ถูกนำมาปรับใช้กับการเรียนรู้แบบเสริม ซึ่งผู้เชี่ยวชาญหลายคนอาจเชี่ยวชาญในนโยบายหรือกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน โดยใช้การรวมของผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ระบบ AI สามารถจัดการสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนไปได้ดีกว่าหรือจะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งอาจทำให้ยากสำหรับโมเดลเดียว

การมองเห็นคอมพิวเตอร์: โมเดล MoE กำลังถูกใช้งานอย่างเช่นกันได้สำรวจในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์, ที่นักเชี่ยวชาญท่านละเอียดอาจเน้นที่รูปแบบทางสายตาที่แตกต่างกัน เช่น รูปร่าง, พื้นผิว หรือวัตถุ การเชี่ยวชาญนี้สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการระบุภาพโดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนหรือหลากหลาย

MoE ในบล็อกเชน

ในขณะที่จุดตัดของ MoE และบล็อกเชนอาจจะไม่ชัดเจนเหมือนใน AI แต่ MoE ยังสามารถเล่น peran ในหลายด้านของเทคโนโลยีบล็อกเชนโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการปรับปรุงสัญญาอัจฉริยะและกลไกของความเห็นร่วมใจ

บล็อกเชนเป็นเทคโนโลยีสมุดรายวันที่กระจายอำนาจแบบกระจายที่ช่วยให้การทำธุรกรรมที่ปลอดภัยและโปร่งใสโดยไม่ต้องใช้ตัวกลาง นี่คือวิธีที่ MoE สามารถนำไปใช้กับบล็อกเชนได้:

กลไกความเห็นร่วม: อัลกอริทึมความเห็นร่วมเช่น proof-of-work (PoW) หรือ proof-of-stake (PoS)สามารถได้รับประโยชน์จากเทคนิค MoE โดยเฉพาะในการจัดการกฎความเห็นหลายประการหรือผู้ตรวจสอบที่แตกต่างกัน การใช้ MoE ในการจัดสรรทรัพยากรหลากหลายหรือความเชี่ยวชาญต่าง ๆ ไปยังส่วนต่าง ๆ ของกระบวนการตรวจสอบของบล็อคเชนสามารถปรับปรุงความสามารถในการขยายมากขึ้นและลดการใช้พลังงานลงได้ (โดยเฉพาะในระบบ PoW)

การปรับปรุงสัญญาอัจฉริยะ: เมื่อเครือข่ายบล็อกเชนขยายขนาด ความซับซ้อนของสัญญาอัจฉริยะ อาจกลายเป็นเรื่องยุ่งยาก MoE สามารถนําไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสัญญาเหล่านี้โดยอนุญาตให้โมเดล "ผู้เชี่ยวชาญ" ที่แตกต่างกันจัดการการดําเนินงานหรือประเภทสัญญาเฉพาะปรับปรุงประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายในการคํานวณ

การตรวจจับการป้องกันฉ้อโกงและความปลอดภัย: MoE สามารถนำมาใช้เพื่อเสริมความปลอดภัยบนแพลตฟอร์มบล็อกเชน โดยการใช้ผู้เชี่ยวชาญทางพิเศษเพื่อตรวจจับความผิดปกติ ธุรกรรมที่ไม่เป็นไปตามปกติ หรือการฉ้อโกงเครือข่ายบล็อกเชนจะได้รับประโยชน์จากระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันสามารถมุ่งเน้นไปที่รูปแบบการทําธุรกรรมพฤติกรรมของผู้ใช้หรือแม้แต่การวิเคราะห์การเข้ารหัสเพื่อตั้งค่าสถานะความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

Scalability: ความสามารถในการขยายของบล็อกเชนเป็นอุปสรรคสำคัญ และ MoE สามารถมีส่วนช่วยในการแก้ปัญหาโดยแบ่งงานให้กับผู้เชี่ยวชาญที่เฉพาะทาง ลดโหลดบนส่วนประกอบแต่ละส่วน ตัวอย่างเช่น ทำงานที่แตกต่างโหนดบล็อกเชน could focus on different layers of the blockchain stack, such as transaction validation, block creation or consensus verification.

คุณรู้หรือไม่? การรวม MoE กับ AI และบล็อกเชนสามารถเสริมแอปพลิเคชันที่ไม่มีส่วนกลาง (DApps)เช่น DeFi และตลาด NFT ตลาด MoE ช่วยให้การตัดสินใจที่ฉลาดขึ้นโดยใช้โมเดลที่เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและข้อมูล นอกจากนี้ยังรองรับ การปกครองโดยอัตโนมัติใน DAOs, ทำให้สมาร์ทคอนแทรคส์สามารถปรับการดำเนินงานตามความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญได้

ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ MoE แบบกระจาย

Decentralized MoE เป็นแนวคิดที่น่าตื่นเต้น แต่มีการสำรวจไม่เพียงพอโดยเฉพาะเมื่อผสมผสานกับหลักการของการกระจาย (ตามที่เห็นในบล็อกเชน) กับโมเอที่เชี่ยวชาญ (ตามที่เห็นใน MoE) แม้ว่าการผสมนี้จะมีศักยภาพ แต่ก็ยังเปิดเผยชุดของความท้าทายที่ไม่เหมือนใครที่ต้องการจัดการ

การท้าทายเหล่านี้เกี่ยวข้องโดยส่วนใหญ่กับการประสานงาน ความยืดหยุ่น ความปลอดภัย และการจัดการทรัพยากร

ความสามารถในการขยายองค์กร: การกระจายงานคำนวณในโหนดที่ไม่มีการจัดกลุ่มทำให้เกิดความไม่สมดุลและข้อจำกัดของเครือข่าย การจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการหลีกเลี่ยงการเสื่อมความสามารถ

การประสานและความเห็นร่วม: การรับมือกับการส่งข้อมูลและการประสานงานอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างผู้เชี่ยวชาญแบบกระจายนั้นซับซ้อน โดยเฉพาะโดยไม่มีอำนาจส่วนกลาง กลไกการเห็นด้วยอาจต้องปรับตัวเพื่อจัดการกับการตัดสินใจในการส่งข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง

การรวมรุ่นและความสอดคล้อง: การจัดการการซิงโครไนเซชันและความสอดคล้องของการอัพเดตในระหว่างผู้เชี่ยวชาญที่กระจายออกไปสามารถทำให้เกิดปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของโมเดลและความทนทานต่อข้อบกพร่อง

การจัดการทรัพยากร: การสมดุลย์ทรัพยากรคำนวณและทรัพยากรเก็บไว้ระหว่างโหนดที่หลากหลายและอิสระอาจทำให้เกิดปัญหาความไม่เป็นไปตามปกติหรือการเกิดโหลดเกินไป

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: ระบบที่กระจายอยู่มีโอกาสถูกโจมตีมากกว่า (เช่น การโจมตีซิบิลการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการให้ความไว้วางใจในผู้เชี่ยวชาญโดยไม่มีจุดควบคุมที่สำคัญเป็นเรื่องท้าทาย

การดำเนินงานที่ช้า: ระบบ MoE ที่กระจายอำนาจอาจมีความล่าช้าสูงเนื่องจากความจำเป็นในการสื่อสารระหว่างโหนดซึ่งอาจขัดขวางการใช้งานแอปพลิเคชันในเวลาจริง

ท้าทายเหล่านี้ต้องการวิธีการนวัตกรรมในสถาปัตยกรรม AI แบบกระจาย อัลกอริทึมความเห็นร่วม และเทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัว ความก้าวหน้าในพื้นที่เหล่านี้จะเป็นปัจจัยสำคัญในการทำให้ระบบ MoE แบบกระจายมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดยให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในสภาพแวดล้อมที่กระจาย

คำปฏิเสธ:

1. บทความนี้ถูกนำมาจาก [ cointelegraph]. สิทธิ์การคัดลอกทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [ Onkar Singh]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnทีมของเราจะดำเนินการตามคำขอและจัดการให้โดยเร็ว
2. คำประกาศความรับผิดชอบ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้นและไม่เป็นการให้คำแนะนำใด ๆ เกี่ยวกับการลงทุนใด ๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่น ๆ ทำโดยทีม Gate Learn หากไม่ได้กล่าวถึง การคัดลอก การกระจาย หรือการลอกเลียนบทความที่ถูกแปลนั้นถือเป็นการละเมิดกฎหมาย