Mi az az expert routing és milyen load balancing módszerek vannak az szakértők között?

Szakértői irányítás egy módszer a gépi tanulási modellek architektúrájában, különösen nagy nyelvi modellekben (LLM), ahol a modell több speciális "szakértőből" (alhálózatok vagy modulok) áll. Az inferencia vagy tréning során a bemeneti adatok csak bizonyos szakértőkhöz kerülnek irányításra, amelyeket egy irányítási mechanizmus választ ki, ezáltal hatékonyan kihasználva a számítási erőforrásokat és skálázva a modellt.

A szakértők közötti terhelés kiegyensúlyozásának fő módszerei:

1. Top-k irányítás — minden bemenethez kiválasztják a legjobb k szakértőt egy kritérium (pl. valószínűség vagy súly) szerint, és csak nekik küldik a kérését.

2. Terhelés kiegyensúlyozási veszteség — egy kiegészítő regulátor, amely ösztönzi a terhelés egyenletes elosztását a szakértők között, elkerülve néhányuk túlterhelését.

3. Puha irányítás — a bemenet elosztása a szakértők között súlyokkal, ahelyett, hogy szigorú kiválasztást alkalmaznánk, ez rugalmasabb szakértői felhasználást tesz lehetővé.

4. Kapacitáskorlátozások — a szakértő által feldolgozható maximális kérés számának korlátozása, a túlterhelés elkerülése érdekében.

5. Véletlenszerű irányítás — a szakértők véletlenszerű kiválasztása bizonyos valószínűséggel a terhelés kiegyensúlyozása érdekében.

Példa: a Mixture of Experts (MoE) modellben a router megkapja a bemenetet és kiszámítja minden szakértő valószínűségét, majd kiválasztja a top-k szakértőt a feldolgozáshoz, hozzáadva egy veszteséget a terhelés kiegyensúlyozásához, így minden szakértő körülbelül egyenlő mértékben kerül felhasználásra.