Модели смешивания экспертов (MoE) и их значение для ИИ

Модели смешивания экспертов (MoE) становятся ключевыми в развитии ИИ, особенно в области обработки естественного языка. Архитектуры MoE отличаются от традиционных плотных моделей, так как они выбирают специализированные сети экспертов для обработки каждого входного значения. Это позволяет моделям увеличивать свою мощность без значительного увеличения вычислительных ресурсов для обучения и вывода.

Преимущества MoE моделей

• Увеличение производительности без необходимости полного переобучения моделей.
• Оптимизация использования существующих плотных моделей с добавлением новых параметров.
• Снижение вычислительных затрат при масштабировании.

Проблемы плотных моделей

Плотные модели часто достигают плато производительности, и для улучшения требуется увеличение их размера, что требует значительных вычислительных ресурсов. Здесь появляется возможность “апсайклинга” предобученных моделей в MoE модели, что позволяет расширить их возможности без полного переобучения.

Новые подходы от NVIDIA

Исследователи из NVIDIA предложили инновационный метод апсайклинга предобученных плотных моделей в разреженные MoE модели, используя схему инициализации “виртуальной группы” и методы масштабирования весов. В их исследованиях модели продемонстрировали улучшение производительности после преобразования.

Основные результаты исследования

• Модель Nemotron-4 с 15 миллиардами параметров достигла 67.6% на тесте MMLU после обработки 1 триллиона токенов.
• Метод softmax-then-topK улучшил потери валидации на 1.5% по сравнению с непрерывным обучением плотной модели.
• Апсайкленные модели показали превосходные результаты без дополнительных вычислительных затрат.
• Инициализация виртуальной группы и масштабирование весов были ключевыми для сохранения или улучшения точности.

Выводы

Исследование демонстрирует, что апсайклинг плотных языковых моделей в MoE модели является эффективным способом расширения их возможностей. Использование новых методов, таких как инициализация виртуальной группы и маршрутизация softmax-then-topK, позволяет моделям продолжать улучшаться в точности без необходимости полного переобучения.

Практические рекомендации

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:

• Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить области для автоматизации.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
• Используйте полученные данные для расширения автоматизации.

Для получения дополнительных советов по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.