مکانیک ترکیب متخصصان (MoE): چگونه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) پرسش‌ها را به زیرشبکه‌های تخصصی هدایت می‌کنند

وقتی مردم می‌شنوند که یک مدل هوش مصنوعی پیشرو دارای یک تریلیون پارامتر است، معمولاً تصور می‌کنند که سیستم از تمام آن یک تریلیون اتصال برای تولید هر کلمه استفاده می‌کند. این یک فرض طبیعی است—دقیقاً همان‌طور که شبکه‌های عصبی قدیمی‌تر و کوچک‌تر کار می‌کردند. اما در واقعیت، اجرای یک مدل متراکم با تریلیون‌ها پارامتر برای هر توکن، از نظر محاسباتی ویرانگر خواهد بود و برای پاسخ دادن به تنها چند درخواست، به مراکز داده‌ای به اندازه شهرهای کوچک نیاز دارد. در عوض، مدل‌های پیشرو مدرن از تکنیکی به نام ترکیب متخصصان (Mixture of Experts یا MoE) استفاده می‌کنند تا در هر لحظه تنها بخش کوچکی از «مغز» خود را به صورت انتخابی فعال کنند.[4][5]

برای درک نحوه عملکرد MoE، بهتر است به معماری‌ای که جایگزین می‌کند نگاه کنیم. در یک مدل ترانسفورمر «متراکم» استاندارد، هر توکن ورودی—یک کلمه یا بخشی از کلمه—از طریق تمام وزن‌های موجود در لایه‌های شبکه عصبی پیش‌خور عبور می‌کند. اگر مدل ۷۰ میلیارد پارامتر داشته باشد، تمام ۷۰ میلیارد پارامتر برای هر مرحله از دنباله با هم ضرب می‌شوند. این رویکرد مبتنی بر نیروی خام، به طور قابل پیش‌بینی مقیاس‌پذیر است، اما به یک محدودیت فیزیکی سخت برخورد می‌کند: در نهایت، برق و سیلیکون مورد نیاز برای انجام محاسبات، از ارزش خروجی بیشتر می‌شود.[1][4]

ترکیب متخصصان این مشکل را با معرفی چیزی که مهندسان «فعال‌سازی پراکنده» می‌نامند، حل می‌کند. به جای یک لایه پیش‌خور عظیم، یک مدل MoE آن لایه را با مجموعه‌ای از زیرشبکه‌های موازی و متمایز جایگزین می‌کند که محققان آن‌ها را «متخصص» می‌نامند. هنگامی که یک توکن در مدل حرکت می‌کند، به همه آن‌ها نمی‌رود. بلکه توسط یک سازوکار دروازه‌ای یا روتر رهگیری می‌شود که توکن را به صورت ریاضی ارزیابی کرده و تصمیم می‌گیرد کدام متخصصان خاص برای پردازش آن مجهزتر هستند.[1][4]

مدل بسیار موفق Mixtral ۸x۷B شرکت میسترال (Mistral) یک نمونه مکانیکی عالی از این مسیریابی در عمل ارائه می‌دهد. این مدل شامل هشت شبکه متخصص متمایز است. برای هر توکنی که پردازش می‌کند، روتر دقیقاً دو متخصص از آن هشت متخصص را انتخاب می‌کند. توکن به آن دو زیرشبکه ارسال می‌شود، خروجی‌های آن‌ها ترکیب می‌شوند، و بقیه متخصصان برای آن مرحله محاسباتی خاص غیرفعال باقی می‌مانند.[2]

این سازوکار مسیریابی یک واگرایی عظیم بین ظرفیت کلی دانش مدل و هزینه محاسباتی واقعی آن ایجاد می‌کند. Mixtral ۸x۷B در مجموع ۴۷ میلیارد پارامتر در تمام متخصصان خود دارد. با این حال، از آنجا که تنها دو متخصص در هر لحظه فعال هستند، مدل فقط از ۱۳ میلیارد پارامتر فعال در هر توکن استفاده می‌کند. این مدل ظرفیت استدلال یک غول ۴۷ میلیارد پارامتری را داراست، اما با سرعت و هزینه محاسباتی یک سیستم سبک ۱۳ میلیارد پارامتری اجرا می‌شود.[2][5]

تحقیقات «سوئیچ ترانسفورمر» (Switch Transformer) گوگل این مفهوم را به نهایت منطقی خود رساند. با پیکربندی روتر برای ارسال هر توکن تنها به یک متخصص (مسیریابی «برترین-۱») به جای دو متخصص، محققان توانستند مدل را تا ۱.۶ تریلیون پارامتر مقیاس دهند. با وجود اندازه سرسام‌آور آن، فعال‌سازی پراکنده به این معنی بود که مدل ردپای محاسباتی یک سیستم بسیار کوچک‌تر را حفظ کرد و در مقایسه با مدل‌های متراکم با همان بودجه محاسباتی، به افزایش هفت برابری در سرعت پیش‌آموزش دست یافت.[3]

با این حال، در حالی که MoE به زیبایی تنگنای محاسباتی را حل می‌کند، تنگنای حافظه را حل نمی‌کند. این رایج‌ترین نقطه سردرگمی برای توسعه‌دهندگانی است که سعی در اجرای محلی این مدل‌ها دارند. حتی اگر فقط ۱۳ میلیارد پارامتر در طول مرحله استنتاج Mixtral فعال باشند، روتر ممکن است در هر لحظه نیاز به فراخوانی هر یک از هشت متخصص داشته باشد. بنابراین، تمام ۴۷ میلیارد پارامتر باید به طور همزمان در حافظه GPU (VRAM) بارگذاری شوند.[1][5]

این پویایی چیزی را ایجاد می‌کند که مهندسان سخت‌افزار آن را «دیوار حافظه» می‌نامند. مدل‌های MoE از نظر قدرت پردازش خام (FLOPs) فوق‌العاده سریع و ارزان هستند، اما برای اینکه فقط بیکار بمانند و منتظر دستورات روتر باشند، به مقادیر زیادی حافظه VRAM گران‌قیمت نیاز دارند. برای کاهش این مشکل، استقرار در مقیاس بزرگ از «موازی‌سازی متخصصان» استفاده می‌کند، که شبکه‌های متخصص مختلف را در چندین GPU فیزیکی تقسیم می‌کند تا هیچ تراشه واحدی مجبور نباشد کل مدل را در خود نگه دارد.[1]

آموزش یک مدل MoE چالش‌های مکانیکی منحصر به فرد خود را به همراه دارد که بدنام‌ترین آن‌ها «فروپاشی مسیریابی» است. اگر شبکه روتر در طول آموزش اولیه به حال خود رها شود، اغلب کشف می‌کند که یک یا دو متخصص در پیش‌بینی کلمه بعدی کمی بهتر از بقیه هستند. سپس شروع به ارسال هر توکن به آن متخصصان «مورد علاقه» می‌کند و بقیه شبکه را از داده‌های آموزشی محروم می‌سازد. برای جلوگیری از این امر، مهندسان باید توابع زیان کمکی—جریمه‌های ریاضی—را معرفی کنند که روتر را مجبور می‌کند توکن‌ها را به طور مساوی در بین همه متخصصان موجود توزیع کند.[3][5]

این متخصصان دقیقاً چه چیزی را یاد می‌گیرند؟ با وجود نام انسان‌گونه، متخصصان به طور منظم به دسته‌بندی‌های قابل درک برای انسان تقسیم نمی‌شوند. شما یک متخصص اختصاص داده شده به «زبان فرانسه»، دیگری به «کد پایتون» و سومی به «تاریخ» پیدا نخواهید کرد. در عوض، آن‌ها در ساختارهای نحوی پیچیده و چندبعدی و الگوهای توکن تخصص می‌یابند که اغلب برای تفسیر انسانی کاملاً مبهم هستند. یک خط کد ممکن است بسته به نقطه‌گذاری و زمینه، از طریق چهار متخصص مختلف مسیریابی شود.[1][4]

در نهایت، ترکیب متخصصان موتور نامرئی است که عصر کنونی هوش مصنوعی مولد را تقویت می‌کند. با جدا کردن تعداد کل پارامترهای مدل از الزامات محاسباتی فعال آن، MoE به صنعت اجازه می‌دهد تا هوش را بدون نیاز به مقیاس‌بندی غیرممکن برق و سیلیکون، همچنان افزایش دهد. این ترفند معماری است که هوش مصنوعی پیشرو را از نظر اقتصادی قابل دوام می‌سازد.[4][5]