机器专家阵容搭配图表手绘(云顶之弈最新阵容图表)
通过结合专门的模型来处理复杂的任务，专家混合架构可以提高大型语言模型和其他人工智能系统的效率和准确性。
ChatGPT、Claude 和 Gemini 等流行的聊天机器人的任务是响应几乎所有可以想象的主题的广泛用户查询。但即使对于最大的机器学习模型来说，在如此多的学科上获得广泛而深入的专业知识也是一项挑战。
专家混合模型旨在应对这一挑战。 MoE 架构将多个专业模型（称为专家）的功能结合在一个总体系统中。 MoE 架构背后的理念是将复杂的任务分解为更小、更简单的部分，然后由最适合每个子任务的专家来完成。
MoE 方法与整体机器学习架构不同，后者由同一模型完成所有任务。整体模型有时会难以应对需要不同类型专业知识的多样化输入——这是许多面向消费者的生成式人工智能工具的常见场景。通过结合几位较小专家的能力，而不是依赖一个庞大的模型来完成所有任务，MoE 模型可以提供更好的整体准确性和效率。
它类似于软件开发中微服务与单体架构的概念。将大型系统划分为更小、更灵活的组件，旨在服务于特定目的，可以提高性能和可扩展性。举一个不太技术性的例子，可以将 MoE 模型视为类似于召集起来审查政策草案的人类专家小组。每位专家都就其关注领域提供意见：医生负责医疗事务，律师负责处理法律问题等等。
专家混合模型如何运作？
MoE 是集成学习的一种形式，这是一种机器学习技术，它结合了多个模型的预测以提高整体准确性。 MoE 系统有两个主要组成部分：
专家。这些较小的模型经过训练，可以在特定领域或特定类型的问题上表现良好。他们几乎可以拥有任何底层算法，从复杂的神经网络到简单的决策树，这取决于他们的预期目的。 MoE 模型中的专家数量可能会根据整个系统的复杂性以及可用数据和计算的不同而有很大差异。门控机制。 MoE 模型中的门控机制（有时称为门控网络）的功能与路由器类似，决定激活哪些专家以响应给定的输入，并将其输出组合起来以生成最终结果。评估输入后，门控机制会计算一个概率分布，表明每个专家是否适合该任务。然后，系统选择最合适的专家，为他们的贡献分配权重，并将他们的输出整合到最终响应中。
当 MoE 模型收到输入时，门控机制会评估该输入以确定哪些专家应该处理该任务，然后将输入路由给选定的专家。接下来，专家分析输入并生成各自的输出，使用加权和将输出组合起来形成最终决策。
通过动态地将任务分配给不同的专家，MoE架构可以充分利用每个专家的优势，提高系统的整体适应性和性能。值得注意的是，MoE系统可以在不同程度上让多名专家参与同一任务。门控机制通过将查询定向到正确的专家并决定在最终输出中分配每个专家的贡献的重要性来管理此过程。
训练 MoE 模型涉及优化专家模型和门控机制。每个专家都接受整体训练数据的不同子集的训练，使这些模型能够开发专门的知识库和解决问题的能力。同时，门控机制被教导如何有效评估输入，以便将任务分配给最合适的专家。
混合专家模型应用示例
MoE 模型具有广泛的用例：
自然语言处理。 MoE 模型能够将翻译、情感分析和问答等任务分配给专业专家，这使得 MoE 模型对于解决语言相关问题非常有用。例如，有报道称 OpenAI 的 GPT-4 大语言模型采用了由 16 名专家组成的 MoE 架构，尽管 OpenAI 尚未正式确认该模型设计的细节。计算机视觉。 MoE 模型可以通过将子任务分配给不同的图像专家来协助图像处理和机器视觉，例如处理特定的对象类别、视觉特征类型或图像区域。推荐系统。由 MoE 模型支持的 推荐引擎能够适应用户的兴趣和偏好。例如，MoE支持的推荐系统可以指派不同的专家来响应不同的客户群、处理产品类别并考虑上下文因素。异常检测。由于 MoE 系统中的专家接受过针对较小数据子集的培训，因此他们可以学习专门检测特定类型的异常。这提高了整体灵敏度，并使异常检测模型能够处理更多类型的数据输入。
混合专家模型的优缺点
与整体模型相比，MoE模型有几个优点：
性能。聘请专业专家的能力是MoE模型有效性和效率的关键。由于只针对给定任务激活相关专家，因此模型的每个组件通常不会同时运行。这会带来更高效的计算处理和内存使用。适应性。专家的广泛能力使 MoE 模型高度灵活。通过召集具有专业能力的专家，MoE模型可以在更广泛的任务上取得成功。模块化和容错性。如上所述，微服务架构可以提高软件的灵活性和可用性，而 MoE 结构可以在机器学习环境中发挥类似的作用。如果一位专家失败，系统仍然可以通过结合其他专家的输出来返回有用的响应。同样，模型开发人员可以根据需要添加、删除或更新专家，以响应不断变化的数据和不断变化的用户需求。可扩展性。将复杂问题分解为更小、更易于管理的任务有助于 MoE 模型处理日益困难或复杂的输入。由于其模块化，MoE 模型还可以通过添加新专家或重新培训现有专家来扩展以处理其他类型的问题。
然而，尽管有这些优势，MoE 模型也存在一定的挑战和局限性：
复杂。 MoE 模型在训练和推理时都需要大量基础设施资源，因为管理多个专家以及门控机制的计算成本很高。 MoE 模型的复杂性也使它们的训练和维护更具挑战性，因为开发人员必须集成和更新多个较小的模型，并确保它们在一个有凝聚力的整体中良好地协同工作。
过度拟合。虽然专家的专业性是MoE系统实用性的关键，但过于专业化可能会造成损害。如果训练数据集不够多样化，或者专家接受的训练数据集太窄，则专家可能会过度拟合其特定领域，从而降低其对以前未见过的数据的准确性，并降低系统的整体性能。
可解释性。不透明性已经是人工智能领域的一个值得注意的问题，包括领先的LLM。 MoE 架构可能会加剧这个问题，因为它增加了复杂性；那些试图理解 MoE 模型决策的人不仅要遵循单一模型的决策过程，还必须解开各个专家和门控机制之间复杂的相互作用。
数据要求。为了培训专家并优化门控机制，MoE 模型需要广泛、多样化、结构良好的训练数据。获取、存储和准备这些数据可能具有挑战性，特别是对于资源较少的实体（例如小型组织和学术研究人员）而言。
专家混合研究的未来方向
未来几年，MoE的研究可能会集中在提高效率和可解释性、优化专家之间的协作方式以及开发更好的任务分配方法。
针对 MoE 模型的复杂性和资源需求，开发人员正在探索提高硬件和算法效率的技术。例如，分布式计算架构将 MoE 系统的计算负载分散到多台机器上，模型压缩可以减少专家模型的大小，而不会显着损害其性能。在推理时，开发人员还可以通过结合稀疏性等技术来减少计算需求，稀疏性仅激活一小部分专家来响应每个输入。
在可解释性方面，可解释人工智能的研究——一个专注于使模型的决策过程更加清晰的领域——有可能应用于教育部模型。对专家决策和门控机制的深入了解将使教育部系统如何达到最终输出变得更加清晰。例如，这可能意味着开发门控机制来显示如何选择特定专家或构建可以为其决策提供解释的专家。
本文作者:Lev Craig 作为 TechTarget Enterprise AI 的网站编辑，内容涵盖人工智能和机器学习。 Craig 毕业于哈佛大学，获得英语学士学位，此前曾撰写过有关企业 IT、软件开发和网络安全的文章。
