[GenAI] Mixture of Experts (MoE)이란?

Mixture of Experts (MoE): 대규모 언어 모델의 효율적인 확장

Mixture of Experts(MoE)는 신경망 아키텍처의 한 패턴으로, 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문화된 모델(전문가)을 결합하는 기술입니다. [1] [2] [3]

MoE의 주요 특징

• 모델 용량 확장: MoE 아키텍처를 사용하면 모델의 용량을 효과적으로 늘릴 수 있습니다. [1]
• 계산 및 메모리 효율성: 스파스 MoE 아키텍처를 사용하면 매개변수당 플롭 효율이 높아 계산 및 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. [1]
• GPU 시간 제한 환경에서의 활용: MoE를 통해 GPU 시간이 제한적인 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 활용할 수 있습니다. [1]

MoE의 활용 사례

MoE 기술은 현존 최강 언어 모델인 GPT-4에서 사용되고 있는 것으로 알려져 있습니다. [2]

MoE의 미래

MoE는 대규모 언어 모델의 효율적인 확장을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 앞으로 다양한 분야에서 MoE 기술이 활용될 것으로 기대됩니다.

Mixture of Experts(MoE)는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문화된 모델을 결합하는 기술입니다. MoE 아키텍처를 사용하면 모델의 용량을 효과적으로 늘리고, 계산 및 메모리 사용량을 줄일 수 있어 GPU 시간이 제한적인 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 현존 최강 언어 모델인 GPT-4에서도 MoE 기술이 사용되고 있으며, 앞으로 다양한 분야에서 MoE 기술이 활용될 것으로 기대됩니다.