Mixture of Experts (MoE)

MOE(Mixture of Experts)는 한 마디로 "전문가들의 조합"을 의미합니다. 여기서 각각의 전문가(Expert)는 작은 신경망 모델로, 특정 유형의 문제나 입력에 대해 특화되어 학습됩니다. 고등학생도 이해할 수 있도록 좀 더 자세히 설명하면:

• 기본 개념:

  • 하나의 거대한 모델 대신, 여러 개의 작은 모델(전문가)을 준비합니다.
  • 각 전문가는 수학, 언어, 이미지 등 특정 분야나 특성이 강하게 학습되어 있어서, 그 분야의 문제를 잘 해결할 수 있습니다.

• 작동 방식:

  • 라우터(Router)라는 결정 메커니즘이 있습니다.
  • 입력 데이터가 들어오면, 라우터가 그 입력에 가장 적합한 전문가들을 선택합니다.
  • 선택된 전문가들이 각각 처리한 결과를 결합해 최종 출력을 만듭니다.

  예를 들어, 학교에서 수학, 과학, 문학 등 여러 과목의 선생님들이 있을 때, 학생의 질문이 들어오면 행정실(라우터)이 가장 적합한 선생님(전문가)을 골라서 답변을 받는 것과 비슷합니다.

• 장점:

  • 모델 용량 증가: 여러 전문가를 포함함으로써, 모델 전체의 파라미터 수를 크게 늘릴 수 있어 복잡한 문제도 잘 처리할 수 있습니다.
  • 효율성: 한 번의 계산에 전체 전문가를 다 사용하지 않고, 라우터가 일부 전문가만 선택하므로 계산 비용은 크게 증가하지 않습니다.
  • 전문화: 각 전문가는 특정 분야에 특화되어 있어서, 다양한 도메인(예: 긴 문맥 처리, 수학, 코딩 등)에서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.

• Qwen2.5에서의 활용:

  • Qwen2.5의 MoE 모델은 일반 Transformer의 FFN 계층을 여러 전문가와 라우팅 메커니즘으로 대체하여, 모델이 더 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 내도록 돕습니다.
  • 이렇게 하면, 하나의 모델이 모든 작업을 동일하게 처리하기보다는, 각 작업에 맞는 전문가들이 협력해 문제를 해결하는 구조가 됩니다.

결론적으로, MOE는 모델이 다양한 문제에 대해 더 전문적이고 효율적으로 대응할 수 있게 해주는 방법으로, 큰 용량을 가지면서도 계산 자원은 효율적으로 사용하는 기술입니다.