分散型専門家混合 (MoE) とは何か、そしてそれがどのように機能するか

専門家の分散型混合（MoE）の説明

AI とブロックチェーンで長年の経験を持つベテラン研究者として、私は分散型 MoE (混合整数指数アルゴリズム) の交差点が興味深くも挑戦的な分野であると感じています。私は両方の分野で数多くのプロジェクトに取り組んできたので、この組み合わせがさまざまな業界を変革する可能性をこの目で見てきました。

従来のモデルとは異なり、単一の汎用システムですべてを同時に管理します。ただし、専門知識モデル (MoE) アプローチでは、タスクを専門の専門家に分割し、効率を高めます。さらに、分散型専門知識モデル (dMoE) は意思決定を小規模システム間で分散させるため、膨大な量のデータや多数のマシンを扱う場合に有利です。

歴史的に、機械学習モデルは、単一の汎用モデルを使用して複数のタスクに取り組むように設計されていました。これを視覚化するには、1 人の専門家があらゆるタスクを実行しようとしていると考えてください。一部のタスクは適切に管理できても、他のタスクにとっては最適な結果が得られない可能性があります。たとえば、顔とテキストの両方を同時に識別しようとするシステムがある場合、モデルは両方のスキルを同時に学習する必要があり、速度と効率が低下する可能性があります。

Model of Everything (MoE) を使用すると、単一のモデルに依存してすべてのタスクを処理するのではなく、作業を特定の領域に分割し、それぞれに対して個別のモデルをトレーニングします。これは、マーケティング、財務、顧客サービスなどの個別の部門があり、各部門が独自の分野を専門とする企業に似ています。このアプローチでは、新しいタスクが到着すると、そのタスクは最適な部門に振り分けられ、全体の効率が向上します。 MoE では、システムが特定のタスクにどの特化モデルが最適であるかをインテリジェントに判断し、より迅速かつ正確な結果をもたらします。

Decentralized Mixture of Experts (dMoE) と呼ばれる高度な分散システムは、物事をさらにレベルアップさせます。どの専門家を採用するかを単一の当局が選択するのとは異なり、多数の小さなサブシステム (または「ゲート」) がそれぞれ独自の裁量を行使します。この設定により、システムは大規模システム内のさまざまなセクションにわたってタスクをより効果的に管理できるようになります。大量のデータを処理する場合、または複数のデバイスでシステムを操作する場合、dMoE はシステムの各セグメントが自律的に動作できるようにすることで利点をもたらし、それによって速度と拡張性が向上します。

MoE と dMoE を併用すると、複雑なタスクをより高速かつスマートかつスケーラブルに処理できる方法が可能になります。

研究者として、私は興味深い事実に遭遇しました。専門家混合 (MoE) モデルの基礎は、「ローカル専門家の適応的混合」という論文を通じて 1991 年まで遡ることができます。この独創的な研究は、入力ごとに最適な専門家を選択することで「ゲート ネットワーク」が指揮者として機能し、特定のタスクに合わせて調整された個別のネットワークをトレーニングするという概念を提案しました。驚くべきことに、このアプローチでは、従来のモデルと比較してわずか半分のトレーニング時間で目標の精度を達成できることが判明しました。

主要な分散型 MoE コンポーネント

分散型 Model of Everything (dMoE) システムでは、さまざまな分散制御システムが情報を特定の専門知識モデルに個別に送信します。この設定により、メインスーパーバイザーを必要とせずに、同時処理と自律的なローカル判断が可能になり、システムがスケールアップするにつれて効率が向上します。

dMoE システムが効率的に動作するのに役立つ主要なコンポーネントは次のとおりです。

• 複数のゲート メカニズム: 単一の中央ゲートでどのエキスパートを使用するかを決定するのではなく、複数の小さなゲートがシステム全体に分散されます。各ゲートまたはルーターは、その特定のタスクまたはデータ サブセットに対して適切な専門家を選択する責任があります。これらのゲートは、データのさまざまな部分を並行して管理する意思決定者として考えることができます。
• エキスパート: dMoE システムのエキスパートは、問題のさまざまな部分についてトレーニングされた特殊なモデルです。これらの専門家全員が一度に活動を開始するわけではありません。ゲートは、受信データに基づいて最も関連性の高い専門家を選択します。ある専門家が画像に焦点を当て、別の専門家がテキストに焦点を当てるなど、各専門家は問題の 1 つの部分に焦点を当てます。
• 分散通信: ゲートとエキスパートが分散しているため、コンポーネント間で効率的な通信が必要です。データは分割されて適切なゲートにルーティングされ、ゲートは選択された専門家に適切なデータを渡します。この分散構造により、複数のタスクを同時に処理できる並列処理が可能になります。

分散型運用モデル (MoE): このモデルはローカルでの意思決定を可能にします。つまり、中央の監督者を必要とせずに、各ゲートが受信データに基づいてどの専門家に関与させるかを選択します。この機能は、特に大規模な分散設定において、システムを効率的に拡張するのに有益であることが証明されています。

分散型 MoE の利点

分散型運用モデル (MoE) は、多数のゲートと専門家の間でタスクを分散することにより、柔軟性、堅牢性、経済性、同時処理、およびリソースの最適な使用を可能にします。このアプローチにより、単一の制御エンティティの必要性が軽減されます。

dMoE システムのさまざまな利点を次に示します。

• スケーラビリティ: 分散型 MoE はワークロードを分散するため、より大規模で複雑なシステムを処理できます。意思決定はローカルで行われるため、中央システムに過負荷をかけることなく、ゲートやエキスパートを追加できます。これにより、分散コンピューティング環境やクラウド環境で発生するような大規模な問題に最適になります。
• 並列化: システムのさまざまな部分が独立して動作するため、dMoE では並列処理が可能です。これは、従来の集中型モデルよりもはるかに高速に、複数のタスクを同時に処理できることを意味します。これは、大量のデータを扱う場合に特に便利です。
• リソース使用率の向上: 分散システムでは、リソースがより適切に割り当てられます。エキスパートは必要な場合にのみ起動されるため、システムは不必要な処理タスクにリソースを浪費せず、エネルギー効率とコスト効率が向上します。
• 効率: 複数のゲートとエキスパートに作業を分割することで、dMoE はタスクをより効率的に処理できます。これにより、ボトルネックとなり得る中央コーディネーターがすべてを管理する必要性が軽減されます。各ゲートは必要な専門家のみを処理するため、プロセスが高速化され、計算コストが削減されます。
• フォールト トレランス: 意思決定が分散されるため、1 つの部分がダウンしてもシステムが失敗する可能性は低くなります。 1 つのゲートまたはエキスパートに障害が発生しても、他のゲートまたはエキスパートは独立して機能を継続できるため、システム全体は動作し続けます。

聞いたことがありますか？ Mixtral 8x7B は、最上位のスパース混合エキスパート (SMoE) モデルで、すべてを一度に使用するのではなく、入力ごとに利用可能なコンポーネントの一部のみをアクティブにします。このモデルは、ほとんどのテストで Llama 2 70B を上回り、6 倍高速な推論を実現します。 Apache 2.0 ライセンスに基づいて動作し、さまざまなタスクにおいて GPT-3.5 と同等またはそれを上回る優れたコストパフォーマンスを提供します。

MoE と従来のモデルの比較

すべてのタスクを単一のネットワークに依存する代わりに、従来のモデルは迅速または効率的に実行できない可能性があります。ただし、専門知識モデル (MoE) は、入力ごとに専門化された「専門家」を選択することで効率を高め、複雑なデータセットの処理をより迅速かつ適切なものにします。

2 つを比較すると次のようになります。

AI とブロックチェーンにおける MoE の応用

AI の革新的な MoE (Mix of Experts) モデルは、主に、特に大規模プロジェクトにおいて、深層学習モデルの有効性と速度を高めるために利用されます。

MoE の概念では、単一の汎用モデルを作成するのではなく、さまざまな特殊なモデルをトレーニングすることが含まれており、それぞれが当面のタスクのさまざまな側面に焦点を当てています。次に、システムは、指定された入力データに応じてどの専門家を利用するかを選択します。このアプローチにより、MoE モデルを効率的に拡張でき、より専門化できるようになります。

いくつかの主要なアプリケーションを次に示します。

• 自然言語処理 (NLP): 言語理解のあらゆる側面を処理しようとする単一の大規模モデルを用意する代わりに、MoE はタスクを専門の専門家に分割します。たとえば、ある専門家は文脈の理解に特化し、別の専門家は文法や文構造に重点を置くことができます。これにより、精度を向上させながら、計算リソースをより効率的に使用できるようになります。
• 強化学習: MoE テクニックは強化学習に適用されており、複数の専門家が異なるポリシーや戦略を専門とする場合があります。これらの専門家を組み合わせて使用​​することで、AI システムは動的な環境をより適切に処理したり、単一モデルでは困難な複雑な問題に対処したりできます。
• コンピュータ ビジョン: MoE モデルはコンピュータ ビジョンでも研究されており、さまざまな専門家が形状、テクスチャ、オブジェクトなどのさまざまな種類の視覚パターンに焦点を当てる可能性があります。この特殊化は、特に複雑または多様な環境において、画像認識システムの精度を向上させるのに役立ちます。

ブロックチェーンにおける環境保護

アナリストとして、私はエクスペリエンスの機械学習 (MoE) とブロックチェーンの間の潜在的な交差点について熟考してきました。 AI ほど明らかではないかもしれませんが、MoE は確かにブロックチェーン テクノロジーのさまざまな側面に大きく貢献できます。具体的には、この分散システム内のスマートコントラクトとコンセンサスメカニズムの設計と機能を最適化できます。

ブロックチェーンは、安全かつ透明な交換を促進し、サードパーティの必要性を排除する、分散型のネットワーク化されたデータベース システムを表します。 Machine-Oracle Engine (MoE) をブロックチェーンに適用する 1 つのアプローチを次に示します。

• コンセンサス メカニズム: プルーフ オブ ワーク (PoW) やプルーフ オブ ステーク (PoS) などのコンセンサス アルゴリズムは、特にさまざまな種類のコンセンサス ルールやバリデータの管理において、MoE テクニックの恩恵を受けることができます。 MoE を使用してさまざまなリソースや専門知識をブロックチェーンの検証プロセスのさまざまな部分に割り当てると、スケーラビリティが向上し、エネルギー消費が削減される可能性があります (特に PoW システムで)。
• スマート コントラクトの最適化: ブロックチェーン ネットワークが拡大するにつれて、スマート コントラクトの複雑さが複雑になる可能性があります。 MoE を適用すると、さまざまな「エキスパート」モデルが特定の操作や契約タイプを処理できるようになり、効率が向上し、計算オーバーヘッドが削減されるため、これらの契約を最適化できます。
• 不正行為の検出とセキュリティ: MoE を利用して、ブロックチェーン プラットフォームのセキュリティを強化できます。専門の専門家を活用して異常、悪意のあるトランザクション、詐欺を検出することで、ブロックチェーン ネットワークはより堅牢なセキュリティ システムの恩恵を受けることができます。さまざまな専門家が取引パターン、ユーザーの行動、さらには暗号分析に焦点を当てて、潜在的なリスクにフラグを立てることができます。
• スケーラビリティ: ブロックチェーンのスケーラビリティは大きな課題であり、MoE は専門の専門家間でタスクを分割し、単一コンポーネントの負荷を軽減することでソリューションに貢献できます。たとえば、異なるブロックチェーン ノードは、トランザクションの検証、ブロックの作成、コンセンサス検証など、ブロックチェーン スタックの異なる層に焦点を当てることができます。

ご存知ですか? エキスパートの機械学習 (MoE) と AI およびブロックチェーンを融合すると、DeFi プラットフォームや NFT マーケットプレイスなどの分散型アプリケーション (DApps) の機能が大幅に向上します。洗練されたモデルを採用して市場パターンとデータを精査することで、MoE はよりインテリジェントな意思決定を可能にします。また、DAO に自動化されたガバナンスを提供し、 専門家主導の知識に従ってスマート コントラクト自体を変更できるようにします。

分散型 MoE に関連する課題

Decentralized Model-of-Everything (MoE) のアイデアは、特にブロックチェーン テクノロジーに見られるような分散化の特性と、MoE に似た洗練された AI モデルを融合することを考慮した場合、興味深いものの未開発です。この融合は大きな期待をもたらしますが、慎重な検討を必要とする新たな複雑な問題も引き起こします。

これらの課題には主に、調整、スケーラビリティ、セキュリティ、リソース管理が含まれます。

• スケーラビリティ: 分散ノード間で計算タスクを分散すると、負荷の不均衡やネットワークのボトルネックが生じ、スケーラビリティが制限される可能性があります。パフォーマンスの低下を避けるためには、効率的なリソース割り当てが重要です。
• 調整と合意: 入力の効果的なルーティングと、分散した専門家間の調整を確保することは、特に中央当局がなければ複雑です。コンセンサスメカニズムは、動的なルーティングの決定を処理するために適応する必要がある場合があります。
• モデルの集約と一貫性: 分散したエキスパート間での更新の同期と一貫性を管理すると、モデルの品質とフォールト トレランスの問題が発生する可能性があります。
• リソース管理: 多様な独立したノード間で計算リソースとストレージ リソースのバランスをとると、非効率や過負荷が発生する可能性があります。
• セキュリティとプライバシー: 分散型システムは攻撃（Sybil 攻撃など）に対してより脆弱です。中央制御ポイントなしでデータのプライバシーを保護し、専門家の整合性を確保することは困難です。
• レイテンシ: 分散型 MoE システムでは、ノード間通信の必要性によりレイテンシが高くなる可能性があり、リアルタイムの意思決定アプリケーションが妨げられる可能性があります。

これらのハードルを克服するには、分散型人工知能構造、合意プロトコル、プライバシー中心の方法論の枠組み内で創造的なアプローチが必要です。これらの分野の進歩は、分散型Model-of-Everything（MoE）システムのスケーラビリティ、効率、セキュリティを強化し、分散したネットワーク内で徐々に複雑になるタスクを効果的に管理できるようにするために極めて重要です。