Chain-of-Experts (CoE): چارچوبی کم‌هزینه برای مدل‌های زبانی بزرگ با دقت و کارایی بیشتر
Chain-of-Experts (CoE) یک رویکرد جدید برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که با استفاده از زنجیره‌ای از متخصصان، عملکردی بهتر از روش Mixture-of-Experts (MoE) ارائه می‌دهد. این روش در عین حال که دقت مدل را افزایش می‌دهد، هزینه‌های محاسباتی و حافظه‌ای را نیز کاهش می‌دهد.
CoE چگونه کار می‌کند؟
در روش Chain-of-Experts، مدل‌های زبانی بزرگ به‌طور متوالی از تخصص‌های مختلف استفاده می‌کنند. برخلاف روش MoE که چندین متخصص به‌طور همزمان فعال می‌شوند و منجر به افزایش هزینه‌های پردازشی می‌شود، در روش CoE فقط یک متخصص در هر مرحله فعال است. این ساختار باعث می‌شود که استفاده از منابع محاسباتی بهینه‌تر شده و سرعت پردازش افزایش یابد.
مزایای استفاده از CoE
- کاهش هزینه حافظه: به دلیل فعال بودن تنها یک متخصص در هر مرحله، مصرف حافظه بهینه‌تر از روش‌های دیگر است.
- بهبود دقت: متخصصان به‌صورت مرحله‌ای و متوالی برای پردازش و بهبود پاسخ‌ها فعال می‌شوند، که این رویکرد موجب افزایش دقت مدل می‌شود.
- افزایش بهره‌وری پردازشی: با کاهش نیاز به پردازش همزمان چندین متخصص، کارایی سیستم بهبود یافته و هزینه پردازشی کاهش پیدا می‌کند.
چرا مدل‌های زبانی به رویکردهای جدید نیاز دارند؟
با افزایش روزافزون نیاز به مدل‌های زبانی قدرتمند، هزینه‌های اجرایی و محاسباتی آن‌ها نیز افزایش پیدا کرده است. روش‌هایی مانند MoE گرچه دقت بالایی دارند، اما به دلیل مصرف زیاد منابع، برای بسیاری از شرکت‌ها مقرون‌به‌صرفه نیستند. CoE با ارائه رویکردی هدفمند و کم‌هزینه، پاسخی مناسب به این مشکل است.
چشم‌انداز آینده
اگر رویکرد Chain-of-Experts بتواند در کاربردهای تجاری و صنعتی اثربخش باشد، می‌توان انتظار داشت که در آینده‌ای نزدیک به یکی از روش‌های محبوب در توسعه مدل‌های زبانی تبدیل شود. این روش می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا بدون هزینه‌های گزاف به مدل‌های کارآمد و دقیق‌تر دست یابند.
منبع: VentureBeat