Your Experts Have Partners. There’s HOPE for Keeping Them Together

Тілдік модельдерді дамыту кезінде Mixture-of-Experts (MoE) әдісі ірі параметрлік жүйелерді тиімді масштабтауға мүмкіндік береді. Бірақ осы технологияның жадыны үнемдеу және тиімді пайдалану мәселелері өзекті. Бұл мақалада Higher-Order Pruning of Experts (HOPE) әдісі таныстырылып, ол MoE модельдеріндегі сарапшыларды (эксперттерді) жою кезінде олардың арасындағы өзара әрекетті ескере отырып, өнімділікті жоғалтпауға мүмкіндік беретін тәсіл қарастырылады.

Кіріспе

MoE модельдері бірнеше сарапшы нейрондық желілерден тұрады, олардың әрқайсысы үлкен тілдік модельдің бөлігі ретінде нақты енгізу үшін жауап береді. Алайда, модель көлемі өскен сайын, оның жадыдағы тұтынуы күрт ұлғаяды, себебі барлық сарапшылар жадыда сақталады, ал олардың көбі әрбір таңбаның өңделуінде қолданылмайды. Бұл мәселені оңтайландыру үшін сарапшылардың бір бөлігін алып тастау – pruning – қолданылады. Дегенмен, сарапшылардың өзара ықпалы мен топтық жұмысын ескермеу өнімділіктің нашарлауына әкеледі. Мақаланың басты мағынасы – сарапшыларды ықтимал кооперацияларын ескере отырып жою үлгісін және оны қалай жүзеге асыру керектігін түсіндіру.

Негізгі түсіндірме

MoE архитектурасында әр қабатта бірнеше сарапшы бар және әр таңба (token) тек бірнеше (әдетте 8) сарапшыға жіберіледі. Сарапшылар арасында қатынастар, яғни оларды бірге қолдану жиілігі жоғарылау, олардың ақпараттық ерте пайда болу мен топтық құрылымдарының бар екенін білдіреді. Кәдімгі жою әдістері сарапшыларды жеке бағалап, олардың өзара байланысын ескермейді, сондықтан жою нәтижесінде сарапшылардың кооперациясы бұзылып, өнімділік түседі.

HOPE әдісі сарапшылар арасындағы өзара әрекеттерді ескереді. Бұл әдіс сарапшылар жұптарының қосарлы әсерін анықтап, оларды бірігіп жою немесе сақтау шешімдерін қабылдайды. HOPE моделі есептеуіштер мен метрикаларды пайдаланып, сарапшылар арасындағы ықтимал байланыстарды өлшейді, содан кейін жиынтық қатеге минимизация жасалады. Бұл процесс сарапшылардың топтық кооперациясын бұзбай, қажетті сарапшыларды ғана жоюға мүмкіндік береді.

Контекст және мысалдар

Мысалы, Qwen3.5-122B моделінде 48 қабаттың әрқайсысында 256 сарапшы бар, олардың тек 8 сарапшысы таңбаға қатысты пайдаланылады. Осы модельдің 95% жады тұтынуы сарапшыларға қатысты болса, HOPE әдісі сарапшылардың 50%-ын алып тастап, өнімділікті жоғалтпай модельді ықшамдауға септігін тигізді. GLM-4.5-Air моделінде сарапшылар арасындағы байланысты көрсету үшін матрицаға талдау жүргізілді, нәтижесінде сарапшылар топтарының үрдісі анықталды.

HOPE әдісі сарапшылар арасындағы өзара байланыстарды өлшей отырып, жою нысанын анықтайды. Бұл әдіс сарапшыларды жеке-жеке бағалайтын дәстүрлі тәсілдерден ерекшеленеді және модельдің тиімділігін едәуір арттырады.

Практикалық маңызы

HOPE моделі сарапшыларды жоюдың тиімді және жылдам әдісі ретінде қарастырылуы мүмкін. Жою процесі үшін қажетті деректерді жинау кәдімгі біріктірілген калибровкалық кедергілерді есептегендей ғана уақыт алады. Сарапшылар арасындағы қатынастарды есептеу арқылы модельдің жалпы жады талаптарын азайтуға, есептеу жылдамдығын арттыруға және энергия үнемдеуге мүмкіндік береді.

Бұл әдіс үлкен тілдік модельдерді ықшамдап, оларға қолданыс табуға мүмкіндік береді. Сонымен бірге, HOPE сарапшыларды жоюды көлденеңінен жүзеге асырып, жою операцияларының тиімділігін арттырады, бұл коммерциялық және зерттеушілік жобаларда үлкен пайда әкеледі.

Қысқа қорытынды

Өнеркәсіптік масштабтағы тілдік модельдерде MoE архитектуралары жады мен есептеу ресурстарын ұтымды бөлуге мүмкіндік береді. Сарапшыларды жою кезінде олардың өзара байланыс әрекетін ескермей тастау өнімділіктің төмендеуіне себеп болады. HOPE әдісі сарапшылар арасындағы жоғары реттік өзара әрекеттерді есепке алып, жою операциясын оңтайландырады. Бұл әдіс ірі тілдік модельдердің тиімділігін арттыру үшін перспективті жолды ұсынады.

TAGS: жасанды интеллект, тілдік модельдер, Mixture-of-Experts, сарапшыларды жою, HOPE әдісі, нейрондық желілер, модель тиімділігі

Дереккөз: Hugging Face Blog