Explicación de la combinación descentralizada de expertos (MoE)
En los modelos tradicionales, todo lo gestiona un sistema general que tiene que ocuparse de todo a la vez. MoE divide las tareas entre expertos especializados, lo que lo hace más eficiente. Y dMoE distribuye la toma de decisiones entre sistemas más pequeños, lo que resulta útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos o muchas máquinas.
Tradicionalmente, los modelos de aprendizaje automático funcionaban utilizando un gran modelo de propósito general para gestionar todo. Imaginemos un único experto que intentase gestionar todas las tareas: podría ser bueno en algunas cosas, pero no tan bueno en otras. Por ejemplo, si tuviéramos un modelo que intentase reconocer tanto rostros como texto en el mismo sistema, el modelo tendría que aprender ambas tareas a la vez, lo que podría hacerlo más lento y menos eficiente.
Con MoE, en lugar de tener un modelo que intente hacer todo, se divide el trabajo en tareas más pequeñas y se especializa el modelo. Piense en ello como una empresa con diferentes departamentos: uno para marketing, otro para finanzas y otro para atención al cliente. Cuando llega una nueva tarea, se la envía al departamento correspondiente, lo que hace que el proceso sea más eficiente. En MoE, el sistema elige qué experto utilizar en función de las necesidades de la tarea, por lo que es más rápido y preciso.
Un sistema de mezcla descentralizada de expertos (dMoE) va un paso más allá. En lugar de que un "jefe" central decida qué experto utilizar, varios sistemas más pequeños (o "puertas") toman sus propias decisiones. Esto significa que el sistema puede gestionar tareas de forma más eficiente en diferentes partes de un sistema grande. Si está tratando con grandes cantidades de datos o ejecutando el sistema en muchas máquinas diferentes, dMoE ayuda al permitir que cada parte del sistema trabaje de forma independiente, lo que hace que todo sea más rápido y más escalable.
Juntos, MoE y dMoE permiten una forma mucho más rápida, inteligente y escalable de gestionar tareas complejas.
¿Sabías que? La idea central detrás de los modelos Mixture of Experts (MoE) se remonta a 1991 con el artículo “Adaptive Mixture of Local Experts”. Este artículo introdujo el concepto de entrenamiento de redes especializadas para tareas específicas gestionadas por una “red de selección” que selecciona al experto adecuado para cada entrada. Sorprendentemente, se descubrió que este enfoque lograba la precisión deseada en la mitad del tiempo de entrenamiento de los modelos convencionales.
Componentes clave descentralizados de MoE
En un sistema dMoE, múltiples mecanismos de control distribuidos enrutan datos de forma independiente a modelos expertos especializados, lo que permite el procesamiento paralelo y la toma de decisiones local sin un coordinador central para lograr una escalabilidad eficiente.
Los componentes clave que ayudan a que los sistemas dMoE funcionen de manera eficiente incluyen:
Múltiples mecanismos de control: en lugar de tener una única puerta central que decida qué expertos utilizar, se distribuyen varias puertas más pequeñas por todo el sistema. Cada puerta o enrutador es responsable de seleccionar a los expertos adecuados para su tarea específica o subconjunto de datos. Estas puertas pueden considerarse como tomadores de decisiones que gestionan diferentes partes de los datos en paralelo.
Expertos: Los expertos de un sistema dMoE son modelos especializados entrenados en diferentes partes del problema. Estos expertos no se activan todos a la vez. Las puertas seleccionan a los expertos más relevantes en función de los datos entrantes. Cada experto se centra en una parte del problema, como un experto podría centrarse en imágenes, otro en texto, etc.
Comunicación distribuida: debido a que las puertas y los expertos están dispersos, debe haber una comunicación eficiente entre los componentes. Los datos se dividen y se envían a la puerta correcta, y las puertas luego pasan los datos correctos a los expertos seleccionados. Esta estructura descentralizada permite el procesamiento en paralelo, donde se pueden manejar múltiples tareas simultáneamente.
Toma de decisiones local: en los sistemas MoE descentralizados, la toma de decisiones se realiza localmente. Cada puerta decide de forma independiente qué expertos activar para una determinada entrada sin esperar a un coordinador central. Esto permite que el sistema se escale de forma eficaz, en particular en entornos distribuidos de gran tamaño.
Beneficios de MoE descentralizado
Los sistemas MoE descentralizados ofrecen escalabilidad, tolerancia a fallas, eficiencia, paralelización y una mejor utilización de los recursos al distribuir tareas entre múltiples puertas y expertos, lo que reduce la dependencia de un coordinador central.
A continuación se detallan los distintos beneficios de los sistemas dMoE:
Escalabilidad: el MoE descentralizado puede manejar sistemas mucho más grandes y complejos porque distribuye la carga de trabajo. Dado que la toma de decisiones se realiza localmente, se pueden agregar más puertas y expertos sin sobrecargar un sistema central. Esto lo hace ideal para problemas a gran escala como los que se encuentran en entornos de computación distribuida o en la nube.
Paralelización: dado que las distintas partes del sistema funcionan de forma independiente, dMoE permite el procesamiento en paralelo. Esto significa que puede gestionar varias tareas simultáneamente, mucho más rápido que los modelos centralizados tradicionales. Esto resulta especialmente útil cuando trabaja con grandes cantidades de datos.
Mejor utilización de los recursos: en un sistema descentralizado, los recursos se asignan mejor. Como los expertos solo se activan cuando es necesario, el sistema no desperdicia recursos en tareas de procesamiento innecesarias, lo que lo hace más eficiente en términos de energía y costos.
Eficiencia: al dividir el trabajo entre varias puertas y expertos, el dMoE puede procesar las tareas de manera más eficiente. Reduce la necesidad de que un coordinador central gestione todo, lo que puede convertirse en un cuello de botella. Cada puerta maneja solo los expertos que necesita, lo que acelera el proceso y reduce los costos de computación.
Tolerancia a fallos: como la toma de decisiones está distribuida, es menos probable que el sistema falle si falla una de sus partes. Si falla una puerta o un experto, los demás pueden seguir funcionando de forma independiente, de modo que el sistema en su conjunto sigue funcionando.
¿Sabías que? Mixtral 8x7B es un modelo de mezcla dispersa de expertos (SMoE) de alto rendimiento (donde solo se activa un subconjunto de "expertos" o componentes disponibles para cada entrada, en lugar de utilizar todos los expertos a la vez) que supera a Llama 2 70B en la mayoría de los puntos de referencia con una inferencia 6 veces más rápida. Con licencia Apache 2.0, ofrece una excelente relación costo/rendimiento e iguala o supera a GPT-3.5 en muchas tareas.
MoE vs. modelos tradicionales
Los modelos tradicionales utilizan una única red para todas las tareas, lo que puede resultar más lento y menos eficiente. Por el contrario, MoE mejora la eficiencia al seleccionar expertos específicos para cada entrada, lo que lo hace más rápido y más adecuado para conjuntos de datos complejos.
A continuación se muestra un resumen comparando los dos:
Aplicaciones de MoE en IA y blockchain
En IA, los modelos MoE se utilizan principalmente para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo, particularmente en tareas a gran escala.
La idea central detrás de MoE es que, en lugar de entrenar un único modelo monolítico, se entrenan múltiples modelos “expertos”, cada uno especializado en un aspecto específico de la tarea. El sistema selecciona dinámicamente a qué expertos contratar en función de los datos de entrada. Esto permite que los modelos de MoE se escalen de manera eficiente y, al mismo tiempo, posibilitan la especialización.
A continuación se muestran algunas aplicaciones clave:
Procesamiento del lenguaje natural (PLN): en lugar de tener un único modelo grande que intenta manejar todos los aspectos de la comprensión del lenguaje, MoE divide la tarea en expertos especializados. Por ejemplo, un experto podría especializarse en comprender el contexto, mientras que otro se centra en la gramática o la estructura de las oraciones. Esto permite un uso más eficiente de los recursos computacionales y, al mismo tiempo, mejora la precisión.
Aprendizaje por refuerzo: las técnicas de MoE se han aplicado al aprendizaje por refuerzo, donde varios expertos pueden especializarse en diferentes políticas o estrategias. Al utilizar una combinación de estos expertos, un sistema de IA puede manejar mejor los entornos dinámicos o abordar problemas complejos que serían difíciles para un solo modelo.
Visión artificial: Los modelos MoE también se están explorando en la visión artificial, donde diferentes expertos pueden centrarse en diferentes tipos de patrones visuales, como formas, texturas u objetos. Esta especialización puede ayudar a mejorar la precisión de los sistemas de reconocimiento de imágenes, en particular en entornos complejos o variados.
MoE en blockchain
Si bien la intersección de MoE y blockchain puede no ser tan obvia de inmediato como en la IA, MoE aún puede desempeñar un papel en varios aspectos de la tecnología blockchain, especialmente en la optimización de contratos inteligentes y mecanismos de consenso.
Blockchain es una tecnología de contabilidad distribuida y descentralizada que permite transacciones seguras y transparentes sin necesidad de intermediarios. A continuación, se muestra cómo se puede aplicar MoE a la cadena de bloques:
Mecanismos de consenso: los algoritmos de consenso como la prueba de trabajo (PoW) o la prueba de participación (PoS) pueden beneficiarse de las técnicas de MoE, en particular para gestionar diferentes tipos de reglas de consenso o validadores. El uso de MoE para asignar diversos recursos o conocimientos especializados a diferentes partes del proceso de validación de la cadena de bloques podría mejorar la escalabilidad y reducir el consumo de energía (especialmente en sistemas PoW).
Optimización de contratos inteligentes: a medida que las redes blockchain escalan, la complejidad de los contratos inteligentes puede volverse engorrosa. Se puede aplicar MoE para optimizar estos contratos al permitir que diferentes modelos "expertos" manejen operaciones específicas o tipos de contratos, mejorando la eficiencia y reduciendo la sobrecarga computacional.
Detección de fraudes y seguridad: MoE se puede aprovechar para mejorar la seguridad en las plataformas blockchain. Al utilizar expertos especializados para detectar anomalías, transacciones maliciosas o fraudes, la red blockchain puede beneficiarse de un sistema de seguridad más sólido. Diferentes expertos podrían centrarse en patrones de transacciones, comportamiento de los usuarios o incluso análisis criptográficos para señalar posibles riesgos.
Escalabilidad: la escalabilidad de la cadena de bloques es un desafío importante y MoE puede contribuir a encontrar soluciones al dividir las tareas entre expertos especializados, lo que reduce la carga en cualquier componente individual. Por ejemplo, los diferentes nodos de la cadena de bloques podrían centrarse en diferentes capas de la pila de la cadena de bloques, como la validación de transacciones, la creación de bloques o la verificación de consenso.
¿Sabías que? La combinación de MoE con IA y blockchain puede mejorar las aplicaciones descentralizadas (DApps) como los mercados DeFi y NFT. MoE permite una toma de decisiones más inteligente mediante el uso de modelos especializados para analizar las tendencias y los datos del mercado. También admite la gobernanza automatizada en DAO, lo que permite que los contratos inteligentes se adapten en función de los conocimientos impulsados por expertos.
Desafíos asociados con el MoE descentralizado
El concepto de MoE descentralizado es apasionante pero poco explorado, en particular cuando se combinan los principios de descentralización (como se ve en la cadena de bloques) con modelos de IA especializados (como se ve en MoE). Si bien esta combinación tiene potencial, también presenta una serie de desafíos únicos que deben abordarse.
Estos desafíos involucran principalmente la coordinación, la escalabilidad, la seguridad y la gestión de recursos.
Escalabilidad: la distribución de tareas computacionales entre nodos descentralizados puede generar desequilibrios de carga y cuellos de botella en la red, lo que limita la escalabilidad. La asignación eficiente de recursos es fundamental para evitar la degradación del rendimiento.
Coordinación y consenso: garantizar la transmisión eficaz de los aportes y la coordinación entre expertos descentralizados es una tarea compleja, especialmente si no existe una autoridad central. Es posible que los mecanismos de consenso deban adaptarse para gestionar decisiones de transmisión dinámicas.
Agregación y consistencia de modelos: administrar la sincronización y la consistencia de las actualizaciones entre expertos distribuidos puede generar problemas con la calidad del modelo y la tolerancia a fallas.
Gestión de recursos: equilibrar los recursos computacionales y de almacenamiento entre nodos diversos e independientes puede generar ineficiencias o sobrecargas.
Seguridad y privacidad: los sistemas descentralizados son más vulnerables a los ataques (por ejemplo, los ataques Sybil). Proteger la privacidad de los datos y garantizar la integridad de los expertos sin un punto de control central es un desafío.
Latencia: Los sistemas MoE descentralizados pueden experimentar una mayor latencia debido a la necesidad de comunicación entre nodos, lo que puede dificultar las aplicaciones de toma de decisiones en tiempo real.
Estos desafíos requieren soluciones innovadoras en arquitecturas de IA descentralizadas, algoritmos de consenso y técnicas de preservación de la privacidad. Los avances en estas áreas serán clave para lograr que los sistemas de MoE descentralizados sean más escalables, eficientes y seguros, y para garantizar que puedan manejar tareas cada vez más complejas en un entorno distribuido.
