L043 · Bên trong AI · 3 phút

Mixture of experts: model chỉ đánh thức phần cần dùng

Model mixture of experts (hỗn hợp chuyên gia) được chia thành nhiều mạng con nhỏ, và với mỗi mẩu chữ nó chỉ bật vài mạng con, nhờ đó tiết kiệm rất nhiều sức tính toán.

01 · Ý chính

Một model thông thường dùng toàn bộ tham số (parameters) cho mỗi chữ nó viết. Model càng lớn, mỗi chữ càng tốn công.

Model mixture of experts chia phần lớn công việc đó cho nhiều "chuyên gia", tức các phần nhỏ hơn của mạng. Một bộ định tuyến nhỏ nhìn từng token và gửi nó đến vài chuyên gia có vẻ hữu ích nhất. Số còn lại nghỉ ở bước đó.

Vậy nên tổng thể model có thể rất lớn, trong khi mỗi chữ chỉ dùng một phần nhỏ. Nó rẻ hơn và nhanh hơn so với một model cùng tổng kích thước mà phần nào cũng phải làm việc liên tục.

Các chuyên gia này không gọn gàng như luật sư hay bác sĩ. Chúng tự hình thành kiểu mẫu riêng trong lúc huấn luyện, và con người thường khó gọi tên được. Toàn bộ model vẫn cần nhiều bộ nhớ, vì chuyên gia nào cũng phải được nạp sẵn.

02 · Hình dung thế này

Giống như quầy tiếp đón ở bệnh viện. Mỗi bệnh nhân được chuyển đến hai ba khoa phù hợp, chứ không đi gặp hết mọi bác sĩ trong tòa nhà. Bệnh viện thì lớn, nhưng mỗi lượt khám chỉ dùng một phần nhỏ.

03 · Làm ngay

04 · Kiểm tra nhanh

Vì sao model mixture of experts rẻ hơn khi chạy cho mỗi chữ?