Трансформация нейросетей: от плотных моделей к разреженным экспертам без обучения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет преобразовать существующие нейронные сети в архитектуру Mixture-of-Experts, снижая количество параметров без потери производительности.

Представлен метод MLPMoE, позволяющий преобразовывать плотные feed-forward сети в статические Mixture-of-Experts посредством тензорного разделения без необходимости обучения или калибровки.

Несмотря на вычислительную эффективность трансформаторных моделей, активация всех параметров в каждом слое при обработке токенов остается ресурсоемкой задачей. В данной работе, ‘MLPMoE: Zero-Shot Architectural Metamorphosis of Dense LLM MLPs into Static Mixture-of-Experts’, представлен метод MLPMoE, позволяющий преобразовать плотные полносвязные слои в статические архитектуры Mixture-of-Experts посредством тензорного разделения без обучения или калибровки. Эксперименты демонстрируют сохранение производительности при потенциальном снижении количества параметров. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности и масштабируемости больших языковых моделей за счет подобных архитектурных преобразований?

За пределами плотных вычислений: Расцвет смеси экспертов

Традиционные архитектуры Transformer, несмотря на свою эффективность в решении сложных задач, сталкиваются с существенными ограничениями при масштабировании. Увеличение числа параметров, необходимое для повышения точности, приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат и требований к памяти. Это затрудняет обучение и развертывание моделей на больших объемах данных, а также ограничивает их применение на устройствах с ограниченными ресурсами. Например, обучение очень большой модели может потребовать огромного количества энергии и времени, делая процесс непрактичным и дорогостоящим. Поэтому исследователи активно ищут альтернативные подходы, позволяющие преодолеть эти ограничения и создавать более эффективные и масштабируемые модели.

Концепция условных вычислений предлагает принципиально новый подход к масштабированию моделей, позволяя отделить общую ёмкость сети от вычислительных затрат при её использовании. Вместо активации всех параметров для каждого входного сигнала, условные вычисления задействуют лишь подмножество наиболее релевантных, что значительно снижает потребность в вычислительных ресурсах и энергии. Этот принцип, подобно тому, как мозг человека не активирует все нейроны одновременно, позволяет создавать модели с огромным количеством параметров, не требуя при этом пропорционального увеличения вычислительной мощности при выводе результатов. Таким образом, условные вычисления открывают путь к созданию более эффективных и масштабируемых систем искусственного интеллекта, способных обрабатывать всё более сложные задачи.

Архитектуры «Смесь экспертов» (MoE) представляют собой инновационный подход к построению масштабных моделей, стремящийся обойти ограничения, связанные с вычислительной сложностью традиционных плотных трансформаторов. В основе MoE лежит принцип условных вычислений, когда для обработки каждого конкретного входного сигнала активируется лишь подмножество параметров всей модели. Это позволяет значительно увеличить общую емкость модели — количество параметров, определяющее ее потенциальную способность к обучению — без пропорционального увеличения затрат на вывод. По сути, MoE распределяет задачу обработки данных между несколькими «экспертами», каждый из которых специализируется на определенном подмножестве входных данных, что повышает эффективность и позволяет масштабировать модели до невиданных ранее размеров, открывая новые возможности в различных областях, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Исследования в области нейробиологии демонстрируют, что в процессе обработки информации мозгом лишь небольшая часть нейронов активируется для решения конкретной задачи. Этот принцип, известный как разреженность активации, находит отражение в архитектурах Mixture-of-Experts (MoE). MoE, подобно биологическим системам, используют лишь подмножество своих параметров для обработки каждого входного сигнала, что позволяет значительно снизить вычислительные затраты и повысить эффективность модели без потери общей способности к обучению. Такой подход не только оптимизирует использование ресурсов, но и соответствует принципам энергоэффективности, наблюдаемым в природных нейронных сетях, где активация происходит избирательно и только при необходимости, обеспечивая оптимальное функционирование системы.

MLPMoE: Новый взгляд на пост-хок преобразование в MoE

Метод MLPMoE предлагает преобразование плотных многослойных персептронов (MLP) в статичную смесь экспертов (MoE) без необходимости обучения. Преобразование является детерминированным, то есть результат однозначно определяется входными параметрами и не содержит случайных элементов. Суть подхода заключается в реструктуризации существующих матриц весов MLP, формируя отдельных экспертов без добавления новых параметров. В результате, модель преобразуется в MoE с высоким уровнем кардинальности — то есть, большим количеством экспертов, каждый из которых обрабатывает определенную часть входных данных. Это позволяет увеличить емкость модели и потенциально улучшить ее производительность, сохраняя при этом вычислительную эффективность благодаря распределению нагрузки между экспертами.

Преобразование плотных многослойных персептронов (MLP) в смесь экспертов (MoE) в MLPMoE осуществляется посредством нарезки тензоров (tensor slicing). Существующие матрицы параметров MLP разделяются на подматрицы, которые и формируют отдельных экспертов. Каждый эксперт, таким образом, представляет собой фрагмент исходной матрицы весов, что позволяет избежать необходимости дополнительного обучения и сохранить информацию, закодированную в исходных весах. Этот подход позволяет создать статическую MoE с высокой кардинальностью, где каждый эксперт обрабатывает определенную часть входных данных, определенную процессом нарезки тензоров.

Метод MLPMoE использует принципы тензорного параллелизма для распределения вычислительной нагрузки между экспертами, что позволяет повысить эффективность обработки данных. В частности, исходные матрицы весов многослойного персептрона (MLP) разделяются на подматрицы, каждая из которых назначается определенному эксперту. Вычисления для каждого входного вектора затем распределяются между экспертами, причем каждый эксперт обрабатывает только часть входных данных. Это параллельное выполнение позволяет существенно сократить время обработки по сравнению с последовательным вычислением в исходной плотной MLP, особенно при использовании большого количества экспертов и соответствующего аппаратного обеспечения, поддерживающего параллельные вычисления.

Для уточнения распределения экспертов и сохранения производительности модели, MLPMoE использует методы Fractal Fade и Compensated Pruning. Fractal Fade последовательно уменьшает вклад каждого эксперта в процессе преобразования, предотвращая доминирование отдельных экспертов и способствуя более равномерному использованию всей смеси. Compensated Pruning компенсирует потерю параметров, возникающую при удалении наименее значимых весов, путем перераспределения оставшихся весов для поддержания способности модели к обобщению. Эти методы позволяют добиться высокой производительности при значительном увеличении количества экспертов без существенного снижения точности модели, что является ключевым преимуществом MLPMoE.

Подтверждение эффективности: Результаты сравнительного анализа

Для оценки производительности MLPMoE в качестве ключевой метрики используется Proxy Perplexity, позволяющая оценить способность модели поддерживать или улучшать точность по сравнению с плотными моделями. Proxy Perplexity измеряет, насколько хорошо модель предсказывает последовательность токенов, и чем ниже значение, тем лучше производительность. В ходе экспериментов было показано, что MLPMoE может достигать сопоставимых или лучших результатов по Proxy Perplexity, при этом значительно сокращая количество параметров модели. Это свидетельствует об эффективности метода в сохранении или улучшении способности модели к обобщению и прогнозированию.

Оценка эффективности MLPMoE проводилась на базе инструктивно настроенных моделей, таких как Qwen2.5-0.5B-Instruct и DeepSeek-R1-Distill-Llama8B, что подтвердило ее работоспособность в различных задачах. В процессе тестирования удалось добиться снижения количества параметров до 20% в 8B модели, при этом значение Proxy Perplexity оставалось в пределах 2.3% от базового уровня. Данные результаты демонстрируют возможность существенного уменьшения размера модели без значительной потери в точности, что делает MLPMoE перспективным решением для задач, требующих высокой производительности и ограниченных ресурсов.

При применении MLPMoE к модели Qwen2.5-0.5B-Instruct достигнуто снижение количества параметров на 18%, что привело к уменьшению значения Perplexity (PPL) на 13%. После конвертации наблюдалось незначительное увеличение значения Proxy Perplexity — всего на 0.0005, что свидетельствует о минимальном влиянии на качество модели при значительном снижении её размера. Данные показатели демонстрируют эффективность MLPMoE в оптимизации моделей без существенной потери производительности.

Метод MLPMoE, в отличие от других подходов к пост-хок преобразованию в MoE, таких как CMoE и ToMoE, обеспечивает оптимальное сочетание простоты реализации и производительности. В то время как CMoE и ToMoE часто требуют сложной настройки и дополнительных этапов обучения для достижения сопоставимых результатов, MLPMoE предоставляет более прямой и эффективный способ преобразования плотных моделей в разреженные MoE-архитектуры, сохраняя при этом высокую точность и снижая количество параметров. Это достигается за счет упрощенного процесса конвертации, что снижает вычислительные затраты и ускоряет развертывание моделей.

Метод Branch-Train-Merge (BTM) представляет собой дополнительный этап, применяемый после конвертации модели в MoE-структуру с использованием MLPMoE. Он заключается в разделении слоев модели (branching), последующей их индивидуальной дообучающей тренировке (training) и, наконец, объединении полученных весов (merging). Этот процесс позволяет более тонко настроить параметры экспертов в MoE-модели, оптимизируя их взаимодействие и потенциально улучшая общую производительность по сравнению с простой конвертацией. Использование BTM позволяет добиться более эффективного использования параметров и повысить точность модели после конвертации в MoE.

Перспективы развития: К масштабируемым и эффективным большим языковым моделям

Метод MLPMoE представляет собой практичный подход к внедрению архитектур MoE (Mixture of Experts) без необходимости дорогостоящей и трудоемкой переподготовки всей модели. В отличие от традиционных методов, требующих значительных вычислительных ресурсов для адаптации к новым задачам или данным, MLPMoE позволяет эффективно конвертировать существующие плотные слои в разреженные MoE-слои, сохраняя при этом большую часть исходных знаний. Этот процесс минимизирует потребность в полной перенастройке параметров, что существенно сокращает время и затраты на развертывание моделей. Благодаря своей простоте и эффективности, MLPMoE открывает возможности для более широкого применения MoE-архитектур в различных областях, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и другие задачи машинного обучения, где требуется масштабируемость и производительность.

Метод MLPMoE, благодаря своей простоте и доказанной эффективности, представляет собой перспективный подход для адаптации различных больших языковых моделей и даже других типов данных. Исследования показывают, что принцип, лежащий в основе MLPMoE, не ограничивается архитектурами, используемыми в настоящее время, и может быть успешно применен к моделям, работающим с текстом, изображениями, аудио и другими модальностями. Эта универсальность обусловлена тем, что метод фокусируется на оптимизации существующих параметров модели, а не на их полной перестройке, что значительно снижает вычислительные затраты и упрощает процесс адаптации. Таким образом, MLPMoE открывает возможности для создания более эффективных и гибких систем искусственного интеллекта, способных решать широкий спектр задач.

Перспективные исследования направлены на синергию MLPMoE и метода MoORE, использующего сингулярное разложение (SVD) для декомпозиции микро-экспертов. Такое сочетание позволяет не только эффективно конвертировать плотные модели в разреженные, но и оптимизировать внутреннюю структуру этих экспертов, добиваясь более тонкой специализации и снижения вычислительных затрат. Применение SVD к микро-экспертам MoORE потенциально усиливает преимущества MLPMoE, позволяя создавать ещё более компактные и производительные языковые модели. Исследователи предполагают, что подобный подход может значительно ускорить обучение и развертывание больших языковых моделей, открывая новые возможности для их применения в различных областях, от обработки естественного языка до компьютерного зрения и генерации контента.

Сочетание эффективной конвертации моделей в архитектуру разреженных экспертов (MoE) и оптимизированных фреймворков распределенного обучения, таких как Megatron-LM, открывает перспективы для реализации всего потенциала масштабных языковых моделей. Вместо разработки новых моделей с нуля, этот подход позволяет адаптировать существующие, значительно снижая вычислительные затраты и время на обучение. Megatron-LM, обеспечивая параллельную обработку данных на множестве графических процессоров, позволяет эффективно обучать модели с триллионами параметров, а конвертация в MoE позволяет достичь большей производительности и эффективности за счет активации лишь части параметров для каждого запроса. Такая синергия создает условия для разработки еще более мощных и доступных языковых моделей, способных решать сложные задачи в области обработки естественного языка и не только.

Исследование демонстрирует смелый подход к деконструкции плотных языковых моделей, предлагая метод MLPMoE для преобразования их в статические архитектуры Mixture-of-Experts. Авторы, по сути, проверяют границы существующих структур, задаваясь вопросом: что произойдёт, если мы разделим плотную сеть на разреженную, не прибегая к переобучению? Результаты указывают на возможность значительного снижения числа параметров без потери производительности, что подтверждает идею о том, что понимание внутренней структуры системы позволяет её оптимизировать. Как заметил Бертран Рассел: «Всё должно быть упрощено настолько, насколько это возможно, но не более того». Этот принцип находит отражение в стремлении к разреженности модели, сохраняя при этом её способность к эффективной обработке информации.

Куда же дальше?

Представленная работа, демонстрируя возможность «превращения» плотных моделей в разреженные архитектуры без переобучения, ставит интересный вопрос: насколько вообще важна традиционная парадигма обучения? Если «разум» модели содержится не в весах, а в самой структуре её связей, то, возможно, ключом к прогрессу является не оптимизация алгоритмов, а изобретение новых способов «сборки» этих связей. Очевидно, что текущая реализация, хоть и обнадеживающая, далека от совершенства. Вопросы масштабируемости, влияния «разрезания» на тонкие нюансы семантики, и, самое главное, универсальность метода — остаются открытыми.

Очевидным направлением является исследование различных стратегий «разрезания» — не только тензорного, но и, возможно, более радикальных, основанных на принципах фрактальной декомпозиции или даже случайных связей. Не менее интересно изучить, как MLPMoE взаимодействует с другими техниками разреженности — pruning, quantization, distillation. Ведь, в конечном итоге, цель не просто уменьшить количество параметров, а создать систему, способную к самоорганизации и адаптации, подобно нейронным сетям мозга.

И, наконец, стоит задуматься о философском аспекте. Если модель может «переродиться» без потери знаний, то что это говорит о природе интеллекта? Является ли он просто сложным алгоритмом, или же существует некий «код», который можно переносить из одной структуры в другую, подобно душе в новом теле? Возможно, эта работа — лишь первый шаг на пути к созданию действительно разумных машин, способных не только учиться, но и эволюционировать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21089.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 04:50

🚀 Квантовые новости