O que é uma mistura descentralizada de especialistas (MoE) e como funciona

Mistura descentralizada de especialistas (MoE)

Como um pesquisador experiente com anos de experiência em IA e blockchain, considero a interseção de MoE (Algoritmos Exponenciais Misto-Inteiros) descentralizados um campo intrigante, mas desafiador. Tendo trabalhado em vários projetos em ambos os domínios, vi em primeira mão o potencial que esta combinação tem para transformar vários setores.

Ao contrário dos modelos convencionais, um único sistema multifuncional gerencia tudo simultaneamente. A abordagem do Modelo de Especialização (MoE), no entanto, divide as tarefas em especialistas especializados, aumentando a eficiência. Além disso, o Modelo Distribuído de Especialização (dMoE) dispersa a tomada de decisões entre sistemas menores, o que é vantajoso quando se lida com grandes quantidades de dados ou numerosas máquinas.

Historicamente, os modelos de aprendizado de máquina foram projetados para lidar com múltiplas tarefas usando um modelo único e multifuncional. Para visualizar isso, pense em um especialista tentando realizar todas as tarefas; embora possam gerir algumas tarefas de forma adequada, os seus resultados podem não ser ideais para outras. Por exemplo, se tivéssemos um sistema tentando identificar rostos e textos simultaneamente, o modelo precisaria aprender ambas as habilidades simultaneamente, levando a possíveis diminuições na velocidade e na eficiência.

Com o Model of Everything (MoE), em vez de depender de um único modelo para lidar com todas as tarefas, você divide o trabalho em áreas específicas e treina modelos separados para cada uma. Isso é semelhante a uma empresa que possui departamentos distintos, como marketing, finanças e atendimento ao cliente, onde cada departamento é especializado em sua própria área. Nesta abordagem, quando chega uma nova tarefa, ela é direcionada para o departamento mais adequado, aumentando a eficiência geral. No MoE, o sistema determina de forma inteligente qual modelo especializado é mais adequado para uma determinada tarefa, resultando em resultados mais rápidos e precisos.

Um sistema distribuído avançado chamado Mistura Descentralizada de Especialistas (dMoE) eleva as coisas a um nível superior. Ao contrário de ter uma única autoridade a escolher qual o perito a empregar, vários subsistemas mais pequenos (ou “portões”) exercem cada um o seu próprio poder discricionário. Essa configuração permite que o sistema gerencie tarefas de maneira mais eficaz em várias seções de um sistema grande. Ao lidar com grandes quantidades de dados ou ao operar o sistema em vários dispositivos, o dMoE oferece uma vantagem ao permitir que cada segmento do sistema funcione de forma autônoma, aumentando assim a velocidade e a escalabilidade.

Juntos, o MoE e o dMoE permitem uma forma muito mais rápida, inteligente e escalável de lidar com tarefas complexas.

Como investigador, deparei-me com um facto intrigante: a base dos modelos de Mistura de Especialistas (MoE) pode ser rastreada até 1991 através do artigo “Adaptive Mixture of Local Experts”. Este trabalho seminal propôs o conceito de treinamento de redes distintas adaptadas para tarefas específicas, com uma “rede de gating” atuando como condutor, escolhendo o especialista ideal para cada entrada. Surpreendentemente, descobriu-se que esta abordagem poderia atingir a precisão do alvo em apenas metade do tempo de treinamento em comparação com os modelos tradicionais.

Principais componentes descentralizados do MoE

Em um sistema descentralizado de Modelo de Tudo (dMoE), vários sistemas de controle dispersos direcionam informações individualmente para modelos de expertise específicos. Esta configuração permite o processamento simultâneo e o julgamento local autônomo, tudo sem a necessidade de um supervisor principal, aumentando a eficiência à medida que o sistema é ampliado.

Os principais componentes que ajudam os sistemas dMoE a funcionar de forma eficiente incluem:

• Múltiplos mecanismos de controle: Em vez de ter um único portão central decidindo quais especialistas usar, vários portões menores são distribuídos por todo o sistema. Cada portão ou roteador é responsável por selecionar os especialistas certos para sua tarefa ou subconjunto de dados específico. Esses portões podem ser considerados tomadores de decisão que gerenciam diferentes partes dos dados em paralelo.
• Especialistas:Os especialistas em um sistema dMoE são modelos especializados treinados em diferentes partes do problema. Esses especialistas não são ativados todos de uma vez. Os portões selecionam os especialistas mais relevantes com base nos dados recebidos. Cada especialista se concentra em uma parte do problema, como um especialista pode focar em imagens, outro em texto, etc.
• Comunicação distribuída: Como os portões e os especialistas estão espalhados, deve haver uma comunicação eficiente entre os componentes. Os dados são divididos e encaminhados para a porta certa, e as portas então passam os dados certos para os especialistas selecionados. Esta estrutura descentralizada permite o processamento paralelo, onde múltiplas tarefas podem ser realizadas simultaneamente.

Modelo Descentralizado de Operação (MoE): Este modelo permite a tomada de decisões locais, o que significa que cada portão individual faz escolhas sobre quais especialistas envolver com base nos dados recebidos, sem a necessidade de um supervisor central. Esse recurso é benéfico para dimensionar o sistema de forma eficiente, especialmente em ambientes amplamente distribuídos.

Benefícios descentralizados do MoE

O Modelo Descentralizado de Operações (MoE) permite flexibilidade, robustez, economia, processamento simultâneo e uso otimizado de recursos por meio da dispersão de tarefas entre vários portões e especialistas. Esta abordagem diminui a necessidade de uma única entidade controladora.

Aqui estão os vários benefícios dos sistemas dMoE:

• Escalabilidade: o MoE descentralizado pode lidar com sistemas muito maiores e mais complexos porque distribui a carga de trabalho. Como a tomada de decisões acontece localmente, você pode adicionar mais portões e especialistas sem sobrecarregar o sistema central. Isso o torna excelente para problemas de grande escala, como aqueles encontrados em computação distribuída ou ambientes de nuvem.
• Paralelização: Como diferentes partes do sistema funcionam de forma independente, o dMoE permite o processamento paralelo. Isso significa que você pode realizar várias tarefas simultaneamente, muito mais rápido do que os modelos centralizados tradicionais. Isso é especialmente útil quando você trabalha com grandes quantidades de dados.
• Melhor utilização de recursos: Em um sistema descentralizado, os recursos são melhor alocados. Como os especialistas só são ativados quando necessário, o sistema não desperdiça recursos em tarefas de processamento desnecessárias, tornando-o mais eficiente em termos de energia e custos.
• Eficiência: Ao dividir o trabalho entre vários portões e especialistas, o dMoE pode processar tarefas com mais eficiência. Reduz a necessidade de um coordenador central para gerenciar tudo, o que pode se tornar um gargalo. Cada portão lida apenas com os especialistas necessários, o que acelera o processo e reduz os custos de computação.
• Tolerância a falhas: Como a tomada de decisões é distribuída, é menos provável que o sistema falhe se uma parte falhar. Se um portão ou especialista falhar, outros poderão continuar funcionando de forma independente, de modo que o sistema como um todo permaneça operacional.

Você já ouviu falar? O Mixtral 8x7B é um modelo de mistura esparsa de especialistas (SMoE) de primeira linha, que ativa apenas uma parte de seus componentes disponíveis para cada entrada, em vez de usar todos de uma vez. Este modelo supera o Llama 2 70B na maioria dos testes e faz isso com uma inferência seis vezes mais rápida. Ele opera sob a licença Apache 2.0 e oferece uma relação custo-benefício excepcional, muitas vezes igualando ou superando o GPT-3.5 em várias tarefas.

MoE vs. modelos tradicionais

Em vez de depender de uma única rede para todas as tarefas, os modelos tradicionais podem não funcionar de forma tão rápida ou eficiente. No entanto, o Modelo de Especialização (MoE) aumenta a eficiência ao escolher “especialistas” especializados para cada entrada, tornando-o assim mais rápido e mais adequado para lidar com conjuntos de dados complexos.

Aqui está um resumo comparando os dois:

Aplicações de MoE em IA e blockchain

Os modelos transformadores MoE (Mix of Experts) da IA ​​são utilizados principalmente para aumentar a eficácia e a velocidade dos modelos de aprendizagem profunda, especialmente para projetos de grande escala.

Em vez de criar um modelo único e multifacetado, o conceito de MoE envolve a formação de vários modelos especializados, cada um centrado em diferentes facetas da tarefa em questão. O sistema então escolhe quais especialistas utilizar dependendo dos dados de entrada fornecidos. Esta abordagem permite que os modelos do MoE se expandam de forma eficiente e permite uma maior especialização.

Aqui estão algumas aplicações principais:

• Processamento de linguagem natural (PNL): Em vez de ter um modelo único e grande que tenta lidar com todos os aspectos da compreensão da linguagem, o MoE divide a tarefa em especialistas especializados. Por exemplo, um especialista pode se especializar na compreensão do contexto, enquanto outro se concentra na gramática ou na estrutura das frases. Isso permite um uso mais eficiente dos recursos computacionais e, ao mesmo tempo, melhora a precisão.
• Aprendizagem por reforço: técnicas do MoE foram aplicadas à aprendizagem por reforço, onde vários especialistas podem se especializar em diferentes políticas ou estratégias. Ao utilizar uma combinação destes especialistas, um sistema de IA pode lidar melhor com ambientes dinâmicos ou resolver problemas complexos que seriam desafiadores para um único modelo.
• Visão computacional: Os modelos MoE também estão sendo explorados na visão computacional, onde diferentes especialistas podem se concentrar em diferentes tipos de padrões visuais, como formas, texturas ou objetos. Esta especialização pode ajudar a melhorar a precisão dos sistemas de reconhecimento de imagens, especialmente em ambientes complexos ou variados.

MoE em blockchain

Como analista, tenho refletido sobre a potencial interseção entre Machine Learning of Experience (MoE) e blockchain. Embora possa não ser tão aparente como na IA, o MoE pode de facto contribuir significativamente para várias facetas da tecnologia blockchain. Especificamente, pode otimizar a concepção e o funcionamento de contratos inteligentes e mecanismos de consenso dentro deste sistema descentralizado.

Blockchain representa um sistema de banco de dados descentralizado e em rede que facilita trocas seguras e transparentes, eliminando a necessidade de terceiros. Aqui está uma abordagem para aplicar Machine-Oracle Engines (MoE) ao blockchain:

• Mecanismos de consenso: Algoritmos de consenso como prova de trabalho (PoW) ou prova de participação (PoS) podem se beneficiar das técnicas de MoE, especialmente no gerenciamento de diferentes tipos de regras de consenso ou validadores. Usar o MoE para alocar vários recursos ou conhecimentos para diferentes partes do processo de validação do blockchain poderia melhorar a escalabilidade e reduzir o consumo de energia (especialmente em sistemas PoW).
• Otimização de contratos inteligentes: À medida que as redes blockchain aumentam, a complexidade dos contratos inteligentes pode se tornar complicada. O MoE pode ser aplicado para otimizar estes contratos, permitindo que diferentes modelos “especializados” lidem com operações ou tipos de contratos específicos, melhorando a eficiência e reduzindo a sobrecarga computacional.
• Detecção de fraude e segurança: O MoE pode ser aproveitado para aumentar a segurança em plataformas blockchain. Ao utilizar especialistas especializados para detectar anomalias, transações maliciosas ou fraudes, a rede blockchain pode se beneficiar de um sistema de segurança mais robusto. Diferentes especialistas poderiam concentrar-se nos padrões de transação, no comportamento do usuário ou mesmo na análise criptográfica para sinalizar riscos potenciais.
• Escalabilidade: A escalabilidade do Blockchain é um grande desafio, e o MoE pode contribuir para soluções particionando tarefas entre especialistas especializados, reduzindo a carga em qualquer componente único. Por exemplo, diferentes nós de blockchain poderiam se concentrar em diferentes camadas da pilha de blockchain, como validação de transações, criação de blocos ou verificação de consenso.

Você percebeu? A fusão do aprendizado de máquina de especialistas (MoE) com IA e blockchain pode melhorar significativamente a funcionalidade de aplicativos descentralizados (DApps), como plataformas DeFi e mercados NFT. Ao empregar modelos sofisticados para examinar padrões e dados de mercado, o MoE permite uma tomada de decisões mais inteligente. Ele também fornece governança automatizada para DAOs, permitindo que contratos inteligentes se modifiquem de acordo com o conhecimento orientado por especialistas.

Desafios associados ao MoE descentralizado

A ideia do Modelo Descentralizado de Tudo (MoE) é intrigante, mas subdesenvolvida, especialmente quando se considera combinar as características da descentralização, como as encontradas na tecnologia blockchain, com modelos sofisticados de IA semelhantes ao MoE. Esta fusão é muito promissora, mas também apresenta um novo conjunto de problemas complexos que requerem uma consideração cuidadosa.

Esses desafios envolvem principalmente coordenação, escalabilidade, segurança e gerenciamento de recursos.

• Escalabilidade: A distribuição de tarefas computacionais entre nós descentralizados pode criar desequilíbrios de carga e gargalos de rede, limitando a escalabilidade. A alocação eficiente de recursos é fundamental para evitar a degradação do desempenho.
• Coordenação e consenso: Garantir o encaminhamento eficaz dos contributos e a coordenação entre peritos descentralizados é complexo, especialmente sem uma autoridade central. Os mecanismos de consenso podem precisar se adaptar para lidar com decisões de roteamento dinâmico.
• Agregação e consistência do modelo: gerenciar a sincronização e a consistência das atualizações entre especialistas distribuídos pode levar a problemas com a qualidade do modelo e a tolerância a falhas.
• Gerenciamento de recursos: equilibrar recursos computacionais e de armazenamento em nós diversos e independentes pode resultar em ineficiências ou sobrecargas.
• Segurança e privacidade: Os sistemas descentralizados são mais vulneráveis ​​a ataques (por exemplo, ataques Sybil). Proteger a privacidade dos dados e garantir a integridade de especialistas sem um ponto de controle central é um desafio.
• Latência: Os sistemas MoE descentralizados podem experimentar maior latência devido à necessidade de comunicação entre nós, o que pode dificultar aplicações de tomada de decisão em tempo real.

A superação desses obstáculos exige abordagens criativas no âmbito de estruturas descentralizadas de inteligência artificial, protocolos de acordo e metodologias centradas na privacidade. O progresso nestes sectores será crucial para melhorar a escalabilidade, a eficiência e a segurança dos sistemas descentralizados do Modelo de Tudo (MoE), permitindo-lhes gerir tarefas progressivamente complexas de forma eficaz dentro de uma rede dispersa.