Mixture-of-Experts (MoE) è un’architettura di rete neurale che suddivide un modello di intelligenza artificiale in diverse sotto-reti specializzate, chiamate "esperti". Ogni esperto è responsabile di una parte specifica dello spazio del problema o di un tipo specifico di input. Un "gating network" decide quale esperto o gruppo di esperti utilizzare per ogni input, combinando le loro uscite per produrre la risposta finale.
Come funziona MoE?
- Input: Il modello riceve un input, come un’immagine, un testo o un segnale audio.
- Gating Network: Il gating network analizza l’input e determina quali esperti sono più adatti a elaborarlo.
- Esperti: Gli esperti selezionati elaborano l’input in parallelo, producendo ognuno un output.
- Combinazione: Le uscite degli esperti vengono combinate, ad esempio tramite una media ponderata, per produrre l’output finale del modello.
Vantaggi di MoE
- Efficienza: Attivando solo gli esperti necessari per un dato input, MoE riduce i costi computazionali e aumenta la velocità di elaborazione.
- Scalabilità: MoE consente di addestrare modelli molto grandi con miliardi di parametri, suddividendo il compito tra diversi esperti.
- Specializzazione: Ogni esperto può specializzarsi in un’area specifica, migliorando le prestazioni del modello su diversi tipi di input.
- Flessibilità: MoE può essere adattato a diversi tipi di problemi e di dati, combinando esperti con diverse architetture e capacità.
Applicazioni di MoE
MoE trova applicazione in diversi ambiti, tra cui:
- Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): migliorare l’efficienza e la scalabilità dei modelli linguistici.
- Traduzione automatica: tradurre sequenze di testo più lunghe e complesse.
- Comprensione del linguaggio naturale: migliorare la comprensione del contesto e delle relazioni tra le parole.
- Visione artificiale: analizzare immagini e video con maggiore precisione.
Conclusioni
Mixture-of-Experts è un’architettura di rete neurale promettente che offre diversi vantaggi rispetto ai modelli tradizionali. La sua capacità di suddividere un problema complesso tra diversi esperti specializzati consente di creare modelli più efficienti, scalabili e flessibili.
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