Šta je expert routing i koje metode balansiranja opterećenja između eksperata postoje?

Ekspertsko rutiranje je metoda u arhitekturi modela mašinskog učenja, posebno u velikim jezičkim modelima (LLM), gde model sastoji od više specijalizovanih "eksperata" (podmreža ili modula). Tokom inferencije ili treninga, ulazni podaci se usmeravaju samo ka određenim ekspertima koje bira mehanizam rutiranja, što omogućava efikasno korišćenje računarskih resursa i skaliranje modela.

Glune metode za balansiranje opterećenja između eksperata:

1. Top-k rutiranje — za svaki ulaz se biraju najbolji k eksperata prema kriterijumu (npr. verovatnoća ili težina), a zahtev se šalje samo njima.

2. Gubitak za balansiranje opterećenja — dodatni regularizator koji podstiče ravnomernu raspodelu opterećenja između eksperata, da bi se izbeglo preopterećenje nekih od njih.

3. Mehko rutiranje — raspodela ulaza između eksperata sa težinama, umesto čvrstog izbora, što omogućava fleksibilniju upotrebu eksperata.

4. Ograničenja kapaciteta — ograničenje maksimalnog broja zahteva koje ekspert može obraditi, da bi se izbeglo preopterećenje.

5. Nasumično rutiranje — nasumični izbor eksperata sa određenom verovatnoćom za balansiranje opterećenja.

Primer: u modelu Mixture of Experts (MoE), rutiranje prima ulaz i računa verovatnoće za svakog eksperta, zatim bira top-k eksperata za obradu, dodajući gubitak za balansiranje opterećenja, tako da svi eksperti budu korišćeni približno ravnomerno.