什么是专家混合模型?

发布时间:2025年4月7日    来源:szf
什么是专家混合模型?

快速阅读: 《ITProPortal》消息,混合专家(MoE)模型因其高效性和可扩展性成为AI领域的有力竞争者。通过选择性激活子模型,MoE提升了处理效率与准确性,但也面临路由、训练及部署的挑战。尽管如此,随着技术创新和开源框架的支持,MoE有望成为下一代AI架构的关键部分,提供经济高效的解决方案。

人工智能持续发展,研究人员和公司正在探索新方法以提高效率和准确性。混合专家(MoE)模型是最有前景的方法之一。一个MoE由多个专门化的子模型组成,每个子模型训练处理问题的不同方面。与使用整个单一模型处理每个用户输入不同,MoE选择性地激活其参数中最相关的“专家”子模型来解决问题。因此,MoE模型提供了更高的效率和可扩展性。对于每一个输入,门控网络都会决定哪个专家最适合解决该问题。“MoE模型通常更高效,并且在准确性上接近密集模型,这使它们成为AI领域强有力的竞争对手,”SS&C蓝 prism战略咨询副总裁迈克尔·马楚克在接受ITPro采访时说。“它们的主要优势在于能够将模型中不需要的部分分割出来,显著降低计算成本,同时所有参数仍保留在内存中。”

这种选择性激活过程提供了几个优势:更高的准确性:每个专家都具有专门性,提高了模型处理复杂查询的能力。计算效率:每次查询仅使用少量参数,处理速度得到提升。更低的运营成本:减少不必要计算有助于降低推理成本,使MoE成为传统模型的成本效益替代方案。

然而,部署MoE模型并不总是那么简单。马楚克强调,虽然运营支出(OpEx)可能会减少,但由于支持模型复杂性的基础设施需求,资本支出(CapEx)可能较高。MoE模型中的路由和基础设施要求挑战MoE模型的一个关键挑战是确保门控网络有效地选择最佳专家。MoE架构中的路由机制类似数据网络的演化,对确定模型的应用和可扩展性至关重要。

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“MoE架构中的路由机制类似数据网络的演化,”马楚克在接受ITPro采访时说。“早期的网络广播到单个网络上的所有设备,消耗大量带宽。同样,MoE路由仍在发展中,像DeepSpeed这样的架构正优化跨计算层的工作负载分布。”

MoE路由方面的创新包括:基于哈希的任务分配:更精确地将任务分配给专家。切换变压器:高效扩展MoE模型至万亿级参数。DeepSpeed:一种工具,旨在合理分配多个专家的工作负载。

然而,这些路由机制引入了自己的复杂性:“大规模部署MoE模型带来了操作挑战,但强大的数据管理策略可以帮助减轻这些问题,”Informatica的EMEA和LATAM首席架构师西德·拉贾戈帕尔说道。“首先,通过采用正确的分块和嵌入策略,并将正确的可信数据集成到向量数据库中,可以显著减轻性能和计算等操作负担。其次,合理的流程编排能让合适的子流程利用正确的专家网络,从而让结果高效地传递到操作和分析应用程序。”

MoE模型中的训练和部署挑战MoE模型提供可扩展性,但也引入了新的训练和部署难题。一个关键问题是专家崩溃,即一些专家主导了工作负载,而其他专家则未被充分利用。这可能导致效率低下和整体性能下降。开源网络The Lifted Initiative的Web3转型负责人肖恩·吉尔强调,缓解此问题的策略包括动态门控机制和无损平衡方法。“合理运用强化学习可实现现场微调,并几乎总是在响应的精炼过程中有用,”他说。“向专家门控添加一点噪声也可以减少专家崩溃。这与密集模型训练的不同之处在于,微调可以放在门控机制中,而不是实际的专家中。”

训练MoE模型还需要仔细的负载均衡。如果特定的专家被过度使用,它们会成为瓶颈,显著减慢系统速度。为了解决这个问题,研究人员正在试验诸如令牌洗牌的方法,在这种方法中,工作负载均匀分布在专家之间,以及基于强化学习的路由,在这种方法中,专家在实时中动态激活和停用以适应当前的需求。研究人员还在探索量化技术,即使用低精度数据类型来表示模型的“权重”——MoE使用的参数——以减少内存和计算需求。这是因为大规模部署带来额外的操作障碍。但是,采用正确的方法和前期工作和投资,企业可以通过MoE模型使其系统更加高效。正如Pegasystems的首席AI科学家彼得·范德普廷指出的那样:“MoE模型不一定有更高的运营成本。重点在于,对于相同总大小的模型,MoE网络在训练和执行时更有效率。”

MoE的未来:主导范式还是混合方法?

随着MoE的采用增加,专家们争论它是否会成为主导的AI范式,或者混合模型——结合MoE与传统密集模型——是否会成为首选解决方案。马楚克认为混合方法可能会占主导地位。“尽管由于效率和可扩展性,MoE架构将在大规模AI中发挥关键作用,但混合方法可能更具实用性,”他告诉ITPro。吉尔同意这一观点,他认为他看到MoE是朝着任务特定AI模型更大趋势的一部分。“MoE基本上是一种使用大量小型系统的办法。这种LLM特定的趋势很可能继续下去,因为它可以在计算(和能源)成本的一小部分内获得良好的结果,”他解释说。

尽管MoE为传统AI模型提供了一个有吸引力的替代方案,但可及性仍然是一个问题。较小的公司可能由于高基础设施要求而难以采用MoE。然而,正如马楚克所指出的,“开源MoE模型已经产生了影响,如Hugging Face上大量的库所示。这些模型使个人和小型组织能够探索最新的MoE架构。”

展望未来,去中心化计算网络可能会进一步减少MoE对集中式AI基础设施的依赖,使其更易于小型组织使用。如果这些进步继续下去,MoE可能会成为下一代AI架构的关键组成部分,提供一种可扩展且成本效益高的方法来实现人工智能。

MoE模型的未来很可能会看到门控机制、路由效率和硬件加速方面的持续创新。更先进的技术,如动态负载均衡和自适应专家激活,可能会提高效率并降低基础设施成本。此外,随着量化和模型蒸馏技术的进步,它们可能会使MoE更容易被小型企业采用,减少对庞大计算资源的需求。

但企业“MoE的主要优势在于使用总体模型参数的小部分所带来的效率。然而,门控、平衡专家专业化和混合增加了复杂性,这些复杂性可能在追求效率的过程中降低准确性。”此外,结合MoE与密集变压器模型的混合架构可能会在成本、性能和准确性之间提供最佳平衡。开源框架也将起到关键作用,使较小的研究团队能够在无需大量财务资源的情况下探索这一方法。

随着人工智能的不断发展,MoE的灵活性和效率使其成为大规模AI应用的有吸引力的选择。尽管挑战依然存在,但在硬件基础设施、AI培训方法和分布式计算方面的进步将塑造MoE的发展轨迹,使其成为未来AI系统的基础组成部分。

(以上内容均由Ai生成)

关键词: 专家模型混合

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