Mixture of Experts: 거대 모델을 저렴하게 구동하는 방법
요약
Mixture of Experts(MoE)는 모든 파라미터를 사용하는 대신 라우터를 통해 필요한 전문가 네트워크만 활성화하는 기술입니다. 이를 통해 거대 모델의 연산 비용을 낮추면서도 효율적인 추론이 가능합니다.
핵심 포인트
- 라우터가 각 토큰을 최적의 전문가 네트워크로 전달
- 상위-k(top-k) 전문가만 활성화하는 희소 활성화 방식
- 모델 규모 대비 연산 비용 및 추론 효율성 극대화
모델이 수천억 개의 파라미터를 가지고 있으면서도 여전히 저렴하게 실행될 수 있는 방법은 무엇일까요? 바로 Mixture of Experts(MoE)입니다. 모든 토큰이 전체 네트워크를 사용하는 대신, 라우터가 각 토큰을 소수의 전문가에게만 보냅니다. 여기에서 라우팅 과정을 시각화했습니다.
🧠 토큰별 라우터를 확인하세요: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day19-mixture-of-experts.html
아이디어
하나의 레이어는 N개의 전문가 서브 네트워크(예: 8개)와 작은 라우터/게이팅 (router/gating) 네트워크를 포함합니다. 각 토큰에 대해 라우터가 전문가들의 점수를 매기고, 해당 토큰을 상위-k (top-k) 개(예: top-2)의 전문가에게만 보냅니다. 이 전문가들만 활성화되어 작업을 수행하고, 나머지 여섯 개는 비활성 상태를 유지합니다. 이것이 바로 **희소 활성화 (Sparse activation)**입니다.
데모에서는 문장을 토큰별로 입력하면, 서로 다른 토큰들이 각기 다른 전문가들에게 라우팅되는 것을 볼 수 있으며(어떤 것은 기능어에 특화되고, 어떤 것은 숫자에 특화되는 등), 실시간으로
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