{"id":8212,"date":"2023-12-12T11:24:30","date_gmt":"2023-12-12T11:24:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8212"},"modified":"2023-12-12T11:24:30","modified_gmt":"2023-12-12T11:24:30","slug":"mixture-of-experts-and-sparsity-hot-ai-topics-explained","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/mixture-of-experts-and-sparsity-hot-ai-topics-explained\/","title":{"rendered":"Mixture of Experts und Sparsity - Aktuelle KI-Themen erkl\u00e4rt"},"content":{"rendered":"

Mit der Ver\u00f6ffentlichung kleinerer und effizienterer KI-Modelle wie dem bahnbrechenden Mixtral 8x7B-Modell von Mistral sind die Konzepte \"Mixture of Experts\" (MoE) und \"Sparsity\" zu hei\u00dfen Themen geworden.<\/strong><\/p>\n

Diese Begriffe haben sich aus dem Bereich komplexer KI-Forschungsarbeiten in Nachrichtenartikel verlagert, in denen \u00fcber die rasche Verbesserung von Large Language Models (LLM) berichtet wird.<\/p>\n

Gl\u00fccklicherweise muss man kein Datenwissenschaftler sein, um eine Vorstellung davon zu haben, was MoE und Sparsity sind und warum diese Konzepte von gro\u00dfer Bedeutung sind.<\/p>\n

Gemischte Experten<\/h2>\n

LLMs wie GPT-3 basieren auf einer dichten Netzarchitektur. Diese Modelle bestehen aus Schichten von neuronalen Netzen, bei denen jedes Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in der vorhergehenden und nachfolgenden Schicht verbunden ist.<\/p>\n

Alle Neuronen sind sowohl am Training als auch an der Inferenz beteiligt, d. h. an der Generierung einer Antwort auf Ihre Eingabe. Diese Modelle eignen sich hervorragend f\u00fcr die Bew\u00e4ltigung einer Vielzahl von Aufgaben, verbrauchen aber viel Rechenleistung, da jeder Teil des Netzes an der Verarbeitung einer Eingabe beteiligt ist.<\/p>\n

Ein Modell, das auf einer MoE-Architektur basiert, unterteilt die Schichten in eine bestimmte Anzahl von \"Experten\", wobei jeder Experte ein neuronales Netz ist, das auf bestimmte Funktionen trainiert wurde. Wenn Sie also ein Modell mit der Bezeichnung Mixtral 8x7B sehen, bedeutet dies, dass es 8 Expertenschichten mit jeweils 7 Milliarden Parametern hat.<\/p>\n

Jeder Experte ist so ausgebildet, dass er einen bestimmten Aspekt des Gesamtproblems sehr gut beherrscht, \u00e4hnlich wie Spezialisten auf einem bestimmten Gebiet.<\/p>\n

Nach der Aufforderung zerlegt ein Gating Network die Aufforderung in verschiedene Tokens und entscheidet, welcher Experte am besten geeignet ist, sie zu verarbeiten. Die Ergebnisse der einzelnen Experten werden dann kombiniert, um das endg\u00fcltige Ergebnis zu erhalten.<\/p>\n

Stellen Sie sich MoE als eine Gruppe von Handwerkern mit sehr spezifischen F\u00e4higkeiten vor, die Ihre Hausrenovierung durchf\u00fchren. Anstatt einen allgemeinen Handwerker (dichtes Netz) mit allen Arbeiten zu beauftragen, bitten Sie John, den Klempner, um die Sanit\u00e4rarbeiten zu erledigen, und Peter, den Elektriker, um die Elektrik.<\/p>\n

Diese Modelle sind schneller zu trainieren, da nicht das gesamte Modell f\u00fcr alle Aufgaben trainiert werden muss.<\/p>\n

MoE-Modelle haben auch eine schnellere Inferenz im Vergleich zu dichten Modellen mit der gleichen Anzahl von Parametern. Dies ist der Grund Mixtral 8x7B<\/a> mit insgesamt 56 Milliarden Parametern kann mit GPT-3.5, das 175 Milliarden Parameter hat, mithalten oder es sogar \u00fcbertreffen.<\/p>\n

Es gibt Ger\u00fcchte, dass GPT-4 verwendet eine MoE-Architektur<\/a> mit 16 Experten, w\u00e4hrend Zwillinge<\/a> verwendet eine dichte Architektur.<\/p>\n

Sparsamkeit<\/h2>\n

Sparsamkeit bezieht sich auf die Idee, die Anzahl der aktiven Elemente in einem Modell, wie die Neuronen oder die Gewichte, zu reduzieren, ohne seine Leistung wesentlich zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n

Wenn die Eingabedaten f\u00fcr KI-Modelle, wie Texte oder Bilder, viele Nullen enthalten, verschwendet die Technik der sp\u00e4rlichen Datendarstellung keinen Aufwand mit der Speicherung der Nullen.<\/p>\n

In einem sp\u00e4rlichen neuronalen Netz sind die Gewichte bzw. die St\u00e4rke der Verbindung zwischen den Neuronen oft gleich Null. Durch Sparsity werden diese Gewichte entfernt, so dass sie bei der Verarbeitung nicht ber\u00fccksichtigt werden. Ein MoE-Modell ist nat\u00fcrlich auch deshalb sp\u00e4rlich, weil ein Experte an der Verarbeitung beteiligt sein kann, w\u00e4hrend der Rest unt\u00e4tig bleibt.<\/p>\n

Sparsity kann zu Modellen f\u00fchren, die weniger rechenintensiv sind und weniger Speicherplatz ben\u00f6tigen. Die KI-Modelle, die letztendlich auf Ihrem Ger\u00e4t laufen, werden sich stark auf Sparsity st\u00fctzen.<\/p>\n

Man kann sich Sparsity so vorstellen, als w\u00fcrde man eine Bibliothek aufsuchen, um eine Antwort auf eine Frage zu finden. Wenn die Bibliothek Milliarden von B\u00fcchern hat, k\u00f6nnte man jedes Buch in der Bibliothek \u00f6ffnen und schlie\u00dflich relevante Antworten in einigen der B\u00fccher finden. Das ist es, was ein nicht-sparsames Modell tut.<\/p>\n

Wenn wir viele B\u00fccher mit leeren Seiten oder irrelevanten Informationen aussortieren, ist es einfacher, die f\u00fcr unsere Frage relevanten B\u00fccher zu finden, so dass wir weniger B\u00fccher aufschlagen und die Antwort schneller finden.<\/p>\n

Wenn Sie sich gerne \u00fcber die neuesten KI-Entwicklungen auf dem Laufenden halten, dann werden Sie MoE und Sparsity immer h\u00e4ufiger sehen. LLMs werden bald viel kleiner und schneller werden.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mit der Ver\u00f6ffentlichung kleinerer und effizienterer KI-Modelle wie dem bahnbrechenden Mixtral 8x7B-Modell von Mistral sind die Konzepte \"Mixture of Experts\" (MoE) und \"Sparsity\" zu hei\u00dfen Themen geworden. Diese Begriffe sind nicht mehr nur in komplexen KI-Forschungsarbeiten zu finden, sondern auch in Nachrichtenartikeln, die \u00fcber die rasche Verbesserung von Large Language Models (LLM) berichten. Gl\u00fccklicherweise muss man kein Datenwissenschaftler sein, um eine Vorstellung davon zu haben, was MoE und Sparsity sind und warum diese Konzepte eine gro\u00dfe Rolle spielen. Mixture of Experts LLMs wie GPT-3 basieren auf einer dichten Netzwerkarchitektur. 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