Il Modello Mixture of Experts (MoE) in AI Un Tutorial Facile con il Codice Python PyTorch
Il Modello Mixture of Experts (MoE) in AI Un Tutorial Semplice con il Codice Python PyTorch
Nell’intelligenza artificiale, il concetto di Mixture of Experts (MoE) rappresenta un simbolo di intelligenza collaborativa, esemplificando il detto “il tutto è maggiore della somma delle sue parti”. Il modello MoE riunisce i punti di forza di vari modelli expert per fornire previsioni superiori. È strutturato attorno a una rete di controllo e una serie di reti expert, ognuna esperta in diverse sfaccettature di un compito specifico.
Ho realizzato un video in cui spiego il concetto di MoE attraverso dei snippet di codice amichevoli. Spero che il video aiuti a rendere più accessibili le funzioni interne del MoE.
In questo articolo, approfondisco il medesimo codice utilizzato nel video. Discuteremo un po’ dell’architettura del Mixture of Experts prima di parlare del codice.
L’architettura del MoE
Il MoE è composto da due tipi di reti: (1) reti expert e (2) una rete di controllo.
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- Reti Expert: Le reti expert sono modelli specializzati, ognuno addestrato per eccellere in un sottoinsieme dei dati. L’idea del MoE è quella di avere più esperti con punti di forza complementari, garantendo una copertura completa dello spazio del problema.
- La Rete di Controllo: La rete di controllo agisce come un conduttore, orchestrando o gestendo i contributi degli esperti individuali. Apprende (o pesa) quale rete sia brava a gestire che tipo di input. Una rete di controllo addestrata può valutare nuovi vettori di input e assegnare la responsabilità di elaborazione all’esperto più adatto o a una combinazione di esperti in base alla loro competenza. La rete di controllo regola dinamicamente il peso delle uscite degli esperti in base alla loro rilevanza per l’input corrente, garantendo una risposta personalizzata.
