Negli ultimi anni, il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) ha fatto enormi progressi grazie all’obiettivo di creare modelli linguistici più grandi e potenti. Tuttavia, con l’aumentare delle dimensioni di questi modelli, i requisiti di potenza di calcolo necessari per addestrarli e farli funzionare diventano sempre più elevati, spingendo contro i limiti delle risorse hardware disponibili.
Per affrontare questa sfida, è stata sviluppata una tecnica chiamata Mixture-of-Experts (MoE). Questa tecnica permette di ridurre il carico computazionale durante l’addestramento di modelli linguistici più grandi e potenti. In questo articolo, esamineremo cosa è esattamente il MoE, come funziona e come viene utilizzato nei moderni modelli linguistici basati su trasformatori.
Il concetto di MoE ha le sue radici negli anni ’90, quando i ricercatori iniziarono a esplorare il concetto di calcolo condizionale, dove parti di una rete neurale vengono attivate in base ai dati di input. Un primo lavoro pionieristico in questo campo è stato il documento “Adaptive Mixture of Local Experts” di Jacobs et al. nel 1991.
L’idea fondamentale del MoE è quella di avere più “esperti” specializzati, ognuno responsabile dell’elaborazione di un sottoinsieme dei dati di input. Un meccanismo di controllo, di solito un’altra rete neurale, determina quali esperti dovrebbero essere attivati per un dato input. Questo consente al modello di utilizzare in modo più efficiente le risorse computazionali, attivando solo gli esperti pertinenti per un determinato input anziché impegnare l’intero modello per ogni input.
Negli ultimi anni, il MoE è stato applicato con successo ai moderni modelli linguistici basati su trasformatori. Invece degli strati densi tradizionali, gli strati MoE sono costituiti da esperti multipli, ognuno dei quali specializzato in un aspetto specifico dell’input. Questo permette al modello di selezionare selettivamente gli esperti rilevanti per un determinato input, riducendo così il carico computazionale.
Un esempio notevole di applicazione del MoE ai trasformatori è stato il lavoro di Shazeer et al. nel 2017, che ha introdotto lo strato MoE con gating sparso. Questo approccio ha dimostrato di ridurre notevolmente il costo computazionale durante l’inferenza, mantenendo al contempo alte prestazioni.
Nonostante i vantaggi, l’implementazione dei modelli MoE comporta alcune sfide, come l’instabilità dell’addestramento e i requisiti di memoria elevati. Tuttavia, il potenziale dei modelli MoE nel consentire modelli linguistici più grandi e più efficienti li rende un’area di ricerca e sviluppo molto promettente.
Alcuni esempi di modelli MoE di successo includono Mixtral 8x7B e GLaM. Questi modelli hanno dimostrato di superare i loro predecessori in termini di prestazioni e efficienza computazionale.
In conclusione, il MoE rappresenta una tecnica potente per migliorare i modelli linguistici, consentendo loro di essere più grandi, più efficienti e più capaci. Con ulteriori ricerche e sviluppi, è probabile che vedremo modelli linguistici ancora più avanzati che sfruttano appieno il potenziale del MoE.