Grok-2のMoEアーキテクチャの説明
MoE（Mixture-of-Experts）は、Grok-2を従来の大規模言語モデルと区別する中核技術である。そのアーキテクチャは3つの部分から構成されている：1）複数の専門化されたサブネットワーク（エキスパート）、2）ルーティング決定システム（ゲートネットワーク）、3）結果統合メカニズム。実際には、システムはまずゲーテッドネットワークを通して入力を分析し、従来のモデルで必要とされるようにすべてのパラメータを動員するのではなく、タスクを処理するために最も関連性の高い2-3個のエキスパートネットワーク（プログラミングのエキスパート、数学のエキスパートなど）のみをアクティブにする。
- パフォーマンスの利点1,000億パラメータ規模を維持しながら、実際の計算量を60～70%削減。
- 効率のブレークスルー同じサイズの高密度モデル（GPT-4など）に比べ、推論は約3倍速く、消費電力は50%低い。
- 伸縮性の拡大エキスパートの数を増やすだけで、従来のモデル演算のボトルネックを解消し、モデル能力を向上させることができます。
この設計は2017年にグーグルが提案したMoE理論に由来するが、Grok-2はオープンソースモデルで128人のエキスパートを初めてハイパースケール展開することを可能にした。
この答えは記事から得たものである。Grok-2: xAIのオープンソースハイブリッドエキスパート大規模言語モデルについて
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