Поєднання експертів та щільних нейронних мереж являє собою два принципово різні підходи до масштабування моделей ШІ. У той час як щільні мережі активують кожен параметр для кожного вхідного сигналу, архітектури MoE вибірково направляють вхідні дані до спеціалізованих підмереж, що забезпечує підвищення ефективності, яке змінило сучасний дизайн моделей на великих мовах програмування.
Архітектура нейронної мережі, яка вибірково активує лише підмножину параметрів для кожного вхідного сигналу, підвищуючи обчислювальну ефективність.
Традиційна архітектура нейронної мережі, де кожен параметр активується та обчислюється для кожного вхідного сигналу, що проходить через модель.
| Функція | Суміш експертів | Щільні нейронні мережі |
|---|---|---|
| Активація параметрів | На кожен вхід активується лише підмножина експертів | Усі параметри активовані для кожного входу |
| Обчислювальні витрати | Масштабується сублінійно з загальними параметрами | Лінійно масштабується з урахуванням загальних параметрів |
| Складність навчання | Потрібна мережа гейтування та балансування навантаження | Стандартне зворотне поширення працює безпосередньо |
| Вимоги до пам'яті | Потрібно завантажити всі параметри, але обчислити менше FLOP | Потрібно завантажити та обчислити всі параметри |
| Масштабованість | Може ефективно охоплювати трильйонів параметрів | Практичні обмеження близько сотень мільярдів |
| Швидкість виведення | Швидше на токен завдяки рідкісній активації | Повільніша затримка на токен, але передбачувана |
| Оптимізація обладнання | Складно через нерегулярні шаблони обчислень | Висока оптимізація для графічних процесорів та процесорів |
| Приклади моделей | Mixtral 8x7B, трансформаторний перемикач, DeepSeek-V3 | GPT-3, LLaMA, BERT, ResNet |
Фундаментальна відмінність полягає в тому, як кожна архітектура обробляє інформацію. Щільні мережі розглядають кожен параметр як важливий для кожного обчислення, створюючи рівномірний потік даних через усі рівні. Моделі MoE, навпаки, функціонують більше як команда спеціалістів, де маршрутизатор вирішує, які експерти обробляють кожен конкретний вхідний сигнал. Це означає, що модель MoE може мати 140 мільярдів параметрів загалом, але використовувати лише 20 мільярдів для будь-якого заданого токена, що значно зменшує фактично виконувані обчислення.
Щільні мережі отримують вигоду від добре вивченої динаміки навчання та прямолінійного градієнтного потоку, що полегшує їх оптимізацію та налагодження. Архітектури MoE вносять додаткову складність через механізм стробування, який повинен навчитися ефективно маршрутизувати вхідні дані, зберігаючи при цьому збалансоване використання експертами. Без ретельного балансування навантаження моделі MoE можуть страждати від колапсу маршрутизації, коли більшість вхідних даних надходять лише до кількох експертів, що зводить нанівець мету наявності кількох спеціалістів.
Під час логічного висновку щільні моделі пропонують передбачувану, стабільну затримку, оскільки одні й ті ж обчислення відбуваються незалежно від вхідних даних. Моделі MoE можуть бути в середньому швидшими, але вносять мінливість, оскільки різні вхідні дані запускають різні комбінації експертів. Ця нерівномірність створює проблеми для апаратного прискорення та може спричинити вузькі місця в пам'яті, оскільки всі ваги експертів повинні бути завантажені, навіть якщо використовуються лише деякі з них.
Щільні мережі залишаються домінуючими в сценаріях, що вимагають стабільної продуктивності, простішого розгортання та добре налагодженого інструментарію, особливо в комп'ютерному зорі та менших мовних моделях. Архітектури MoE є найефективнішими, коли організаціям потрібно розгортати надзвичайно великі моделі з обмеженими обчислювальними бюджетами, наприклад, обслуговувати мовні моделі з трильйонами параметрів економічно ефективно. Вибір часто залежить від того, що є вашим пріоритетом: простота розгортання чи максимальна кількість параметрів у межах обчислювального бюджету.
Ось тут і починається цікавий момент у MoE: він жертвує пам'яттю заради обчислювальної ефективності. Модель з щільним обсягом 70 Б потребує 140 ГБ пам'яті в FP16 та виконує 70 мільярдів FLOP на токен. Модель MoE із загальним обсягом параметрів 140 Б може потребувати аналогічної пам'яті, але виконує лише еквівалент 20 Б FLOP на токен. Це робить MoE привабливим, коли у вас є вільна пам'ять, але ви хочете мінімізувати дорогий час обчислень на графічному процесорі.
Моделі MoE завжди швидші, ніж щільні моделі такої ж якості.
Моделі MoE можуть бути швидшими для кожного токена, але вони вимагають завантаження всіх ваг експертів у пам'ять, що може створювати вузькі місця. Перевага в швидкості значною мірою залежить від апаратного забезпечення, розміру пакета та того, наскільки добре маршрутизація розподіляє роботу між експертами.
Щільні мережі застаріли тепер, коли існує Міністерство освіти.
Щільні мережі залишаються стандартом для більшості виробничих розгортань, особливо в комп'ютерному зорі, мовленні та менших мовних моделях. MoE — це спеціалізований інструмент для вирішення конкретних задач масштабування, а не універсальна заміна.
Моделі MoE мають менше параметрів, ніж щільні моделі.
Моделі MoE зазвичай мають набагато більше загальних параметрів, ніж щільні моделі, іноді в 10 разів або більше. Ключовим є те, що для кожного вхідного сигналу активується лише підмножина, але повна кількість параметрів визначає вимоги до пам'яті.
Усі великі мовні моделі сьогодні використовують архітектуру MoE.
Більшість розгорнутих LLM досі використовують щільні архітектури, включаючи LLaMA, Claude (попередні версії) та більшість моделей з відкритим кодом. Впровадження MoE зростає, але ще не є універсальним серед передових моделей.
Навчання Міністерства освіти — це як щільне навчання з додатковими кроками.
Навчання MoE вимагає ретельного налаштування допоміжних втрат, конструкції маршрутизатора та коефіцієнтів пропускної здатності експертів. Наївне навчання MoE часто призводить до низької продуктивності через колапс маршрутизації або нерівномірну спеціалізацію експертів.
Оберіть «Суміш експертів», коли вам потрібно масштабуватися до величезної кількості параметрів, зберігаючи при цьому керовані витрати на виведення, і ваша команда зможе впоратися з додатковою складністю маршрутизації та балансування навантаження. Щільні нейронні мережі залишаються кращим вибором для більшості практичних застосувань, де простота, передбачувана продуктивність та зрілий інструментарій важливіші, ніж доведення кількості параметрів до абсолютних меж.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
