Explicando a arquitetura MoE do Grok-2
O Mixture-of-Experts (MoE) é a tecnologia central do Grok-2 que o distingue dos modelos tradicionais de linguagem de grande porte. Sua arquitetura consiste em três partes: 1) várias sub-redes especializadas (especialistas); 2) um sistema de decisão de roteamento (rede fechada); e 3) um mecanismo de integração de resultados. Na prática, o sistema primeiro analisa a entrada por meio da rede fechada e ativa apenas as duas ou três redes de especialistas mais relevantes para lidar com a tarefa (por exemplo, especialistas em programação, especialistas em matemática etc.), em vez de mobilizar todos os parâmetros, conforme exigido pelos modelos tradicionais.
- Vantagens de desempenhoTP3T de redução de computação real, mantendo escalas de 100 bilhões de parâmetros e permanecendo no topo dos testes especializados, como programação/matemática.
- Inovações em eficiênciaInferência aproximadamente 3x mais rápida e consumo de energia 50% menor do que um modelo mais denso do mesmo tamanho (por exemplo, GPT-4).
- Elasticidade estendidaAumentar a capacidade do modelo simplesmente aumentando o número de especialistas e romper o gargalo aritmético do modelo tradicional.
O design é derivado da teoria MoE proposta pelo Google em 2017, mas o Grok-2 permite a primeira implementação em hiperescala de 128 especialistas em um modelo de código aberto.
Essa resposta foi extraída do artigoGrok-2: Modelo de linguagem grande de especialista híbrido de código aberto da xAIO
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