การเพิ่มขึ้นของผู้เชี่ยวชาญที่หลากหลายสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ

ในโลกของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การแสวงหาการสร้างแบบจำลองภาษาที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้นเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังความก้าวหน้าล่าสุดมากมาย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มีขนาดใหญ่ขึ้น ข้อกำหนดด้านการคำนวณสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานจึงมีความต้องการเพิ่มมากขึ้น ซึ่งผลักดันขีดจำกัดของทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่

เข้าสู่ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งเป็นเทคนิคที่สัญญาว่าจะบรรเทาภาระในการคำนวณนี้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลภาษาที่ใหญ่ขึ้นและทรงพลังยิ่งขึ้นได้ ด้านล่างนี้ เราจะพูดถึง MoE สำรวจต้นกำเนิด การทำงานภายใน และการประยุกต์ใช้ในโมเดลภาษาที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า

ต้นกำเนิดของการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ

แนวคิดของ Mixture-of-Experts (MoE) สามารถย้อนกลับไปในช่วงต้นทศวรรษ 1990 เมื่อนักวิจัยสำรวจแนวคิดของการคำนวณแบบมีเงื่อนไข โดยที่บางส่วนของโครงข่ายประสาทเทียมจะถูกเปิดใช้งานโดยเลือกตามข้อมูลอินพุต ผลงานบุกเบิกด้านนี้ประการหนึ่งคือ “การผสมผสานที่ลงตัวของผู้เชี่ยวชาญในท้องถิ่น” บทความโดย Jacobs และคณะ ในปี 1991 ซึ่งเสนอกรอบการเรียนรู้แบบมีผู้สอนสำหรับชุดของโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งแต่ละอันมีความเชี่ยวชาญในภูมิภาคที่แตกต่างกันของพื้นที่อินพุต

แนวคิดหลักเบื้องหลัง MoE คือการมีเครือข่าย “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายเครือข่าย โดยแต่ละเครือข่ายรับผิดชอบในการประมวลผลชุดย่อยของข้อมูลอินพุต กลไกการเกต ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะเป็นโครงข่ายประสาทเทียม เป็นตัวกำหนดว่าผู้เชี่ยวชาญคนใดควรประมวลผลอินพุตที่กำหนด แนวทางนี้ช่วยให้โมเดลจัดสรรทรัพยากรการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการเปิดใช้งานเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละอินพุต แทนที่จะใช้ความจุของโมเดลเต็มรูปแบบสำหรับทุกอินพุต

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา นักวิจัยหลายคนได้สำรวจและขยายแนวคิดเกี่ยวกับการคำนวณแบบมีเงื่อนไข ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาต่างๆ เช่น MoE แบบลำดับชั้น การประมาณระดับต่ำสำหรับการคำนวณแบบมีเงื่อนไข และเทคนิคในการประมาณค่าการไล่ระดับสีผ่านเซลล์ประสาทสุ่มและฟังก์ชันการเปิดใช้งานเกณฑ์ยาก

การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญใน Transformers

การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ

ในขณะที่ความคิดของ โมเอะ มีมานานหลายทศวรรษแล้ว การประยุกต์ใช้กับโมเดลภาษาที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้านั้นค่อนข้างใหม่ล่าสุด Transformers ซึ่งได้กลายเป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับโมเดลภาษาที่ล้ำสมัย ประกอบด้วยหลายเลเยอร์ โดยแต่ละเลเยอร์มีกลไกการเอาใจใส่ตนเองและโครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดฟอร์เวิร์ด (FFN)

นวัตกรรมที่สำคัญในการใช้ MoE กับหม้อแปลงคือการแทนที่ชั้น FFN ที่หนาแน่นด้วยชั้น MoE ที่กระจัดกระจาย ซึ่งแต่ละชั้นประกอบด้วย FFN ที่เชี่ยวชาญหลายตัวและกลไกการเกต กลไกการเกตจะกำหนดว่าผู้เชี่ยวชาญคนใดควรประมวลผลโทเค็นอินพุตแต่ละรายการ ทำให้โมเดลสามารถเลือกเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญเพียงชุดย่อยสำหรับลำดับอินพุตที่กำหนดได้

หนึ่งในผลงานในยุคแรกๆ ที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ MoE ในหม้อแปลงไฟฟ้าคือบทความเรื่อง "Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer" โดย Shazeer และคณะ ในปี 2017 งานนี้นำเสนอแนวคิดของชั้น MoE ที่มีรั้วรอบขอบชิด ซึ่งใช้กลไกประตูรั้วที่เพิ่มความกระจัดกระจายและสัญญาณรบกวนให้กับกระบวนการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้มั่นใจว่ามีเพียงผู้เชี่ยวชาญชุดย่อยเท่านั้นที่ถูกเปิดใช้งานสำหรับแต่ละอินพุต

นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา งานอื่นๆ อีกหลายงานได้พัฒนาการประยุกต์ใช้ MoE กับหม้อแปลงให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น โดยจัดการกับความท้าทายต่างๆ เช่น ความไม่เสถียรในการฝึกอบรม การปรับสมดุลโหลด และการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างที่โดดเด่นได้แก่ สวิตช์หม้อแปลง (เฟดัส และคณะ 2021) ST-โมอี (โซฟ และคณะ 2022) และ แกลม (ดูและคณะ 2022)

ประโยชน์ของการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญสำหรับโมเดลภาษา

ประโยชน์หลักของการใช้ MoE ในโมเดลภาษาคือความสามารถในการขยายขนาดโมเดลในขณะที่ยังคงรักษาต้นทุนการคำนวณค่อนข้างคงที่ในระหว่างการอนุมาน ด้วยการเลือกเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของผู้เชี่ยวชาญสำหรับโทเค็นอินพุตแต่ละรายการ โมเดล MoE จึงสามารถบรรลุพลังในการแสดงออกของโมเดลที่มีความหนาแน่นมากขึ้น ในขณะที่ต้องการการคำนวณน้อยลงอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น พิจารณาโมเดลภาษาที่มีเลเยอร์ FFN หนาแน่นซึ่งมีพารามิเตอร์ถึง 7 พันล้านพารามิเตอร์ หากเราแทนที่เลเยอร์นี้ด้วยเลเยอร์ MoE ที่ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญแปดคน โดยแต่ละตัวมีพารามิเตอร์ 7 พันล้านพารามิเตอร์ จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดจะเพิ่มขึ้นเป็น 56 พันล้าน อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการอนุมาน ถ้าเราเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญสองคนต่อโทเค็น ต้นทุนการคำนวณจะเทียบเท่ากับโมเดลความหนาแน่นของพารามิเตอร์ 14 พันล้าน เนื่องจากจะคำนวณการคูณเมทริกซ์พารามิเตอร์ 7 พันล้านสองตัว

ประสิทธิภาพการคำนวณระหว่างการอนุมานนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์การใช้งานที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น อุปกรณ์เคลื่อนที่หรือสภาพแวดล้อมการประมวลผล Edge นอกจากนี้ ข้อกำหนดด้านการคำนวณที่ลดลงในระหว่างการฝึกอบรมสามารถนำไปสู่การประหยัดพลังงานได้อย่างมากและลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ซึ่งสอดคล้องกับการเน้นที่เพิ่มมากขึ้นในแนวทางปฏิบัติ AI ที่ยั่งยืน

ความท้าทายและการพิจารณา

แม้ว่าโมเดล MoE จะมอบผลประโยชน์ที่น่าสนใจ แต่การนำไปใช้และการปรับใช้ยังมาพร้อมกับความท้าทายและข้อควรพิจารณาหลายประการ:

1. ความไม่แน่นอนในการฝึกอบรม: เป็นที่ทราบกันว่าโมเดล MoE มีแนวโน้มที่จะเกิดความไม่เสถียรในการฝึกมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่มีความหนาแน่นสูง ปัญหานี้เกิดขึ้นจากธรรมชาติที่กระจัดกระจายและมีเงื่อนไขของการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งอาจนำไปสู่ความท้าทายในการแพร่กระจายและการบรรจบกันของการไล่ระดับสี มีการเสนอเทคนิคต่างๆ เช่น เราเตอร์ z-loss (Zoph et al., 2022) เพื่อลดความไม่เสถียรเหล่านี้ แต่ยังจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติม
2. การปรับแต่งและการโอเวอร์ฟิต: โมเดล MoE มีแนวโน้มที่จะพอดีเกินไปได้ง่ายขึ้นในระหว่างการปรับแต่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่องานดาวน์สตรีมมีชุดข้อมูลที่ค่อนข้างเล็ก พฤติกรรมนี้มีสาเหตุมาจากความจุที่เพิ่มขึ้นและความกระจัดกระจายของโมเดล MoE ซึ่งอาจนำไปสู่ความเชี่ยวชาญพิเศษในข้อมูลการฝึกอบรม จำเป็นต้องมีกลยุทธ์การทำให้เป็นมาตรฐานและการปรับแต่งอย่างระมัดระวังเพื่อบรรเทาปัญหานี้
3. ข้อกำหนดหน่วยความจำ: แม้ว่าโมเดล MoE จะสามารถลดต้นทุนการคำนวณระหว่างการอนุมานได้ แต่โมเดลเหล่านี้มักจะมีความต้องการหน่วยความจำที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลที่มีความหนาแน่นสูงซึ่งมีขนาดใกล้เคียงกัน เนื่องจากต้องโหลดน้ำหนักผู้เชี่ยวชาญทั้งหมดลงในหน่วยความจำ แม้ว่าจะมีการเปิดใช้งานเพียงชุดย่อยสำหรับแต่ละอินพุตก็ตาม ข้อจำกัดของหน่วยความจำสามารถจำกัดความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล MoE บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด
4. Load Balancing: เพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพการคำนวณที่เหมาะสมที่สุด สิ่งสำคัญคือต้องสร้างสมดุลระหว่างภาระงานระหว่างผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้เชี่ยวชาญคนใดคนหนึ่งถูกใช้งานมากเกินไป ในขณะที่คนอื่นๆ ยังคงใช้งานน้อยเกินไป โดยทั่วไปแล้ว การปรับสมดุลโหลดนี้จะเกิดขึ้นได้จากการสูญเสียเสริมในระหว่างการฝึกอบรมและการปรับปัจจัยด้านความจุอย่างระมัดระวัง ซึ่งจะกำหนดจำนวนโทเค็นสูงสุดที่สามารถกำหนดให้กับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนได้
5. ค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร: ในสถานการณ์การฝึกอบรมและการอนุมานแบบกระจาย โมเดล MoE สามารถแนะนำค่าใช้จ่ายในการสื่อสารเพิ่มเติมได้ เนื่องจากความจำเป็นในการแลกเปลี่ยนข้อมูลการเปิดใช้งานและการไล่ระดับระหว่างผู้เชี่ยวชาญที่อาศัยอยู่ในอุปกรณ์หรือตัวเร่งความเร็วที่แตกต่างกัน กลยุทธ์การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและการออกแบบโมเดลที่คำนึงถึงฮาร์ดแวร์ถือเป็นสิ่งสำคัญในการลดค่าใช้จ่ายนี้

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของแบบจำลอง MoE ในการเปิดใช้งานแบบจำลองภาษาที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้นได้กระตุ้นให้เกิดความพยายามในการวิจัยที่สำคัญเพื่อจัดการและบรรเทาปัญหาเหล่านี้

ตัวอย่าง: Mixtral 8x7B และ GLaM

เพื่อแสดงให้เห็นการใช้งานจริงของ MoE ในแบบจำลองภาษา ลองพิจารณาสองตัวอย่างที่โดดเด่น: Mixtral 8x7B และ GLaM

Mixtral 8x7B เป็นตัวแปร MoE ของ แบบจำลองภาษามิสทรัลพัฒนาโดยมานุษยวิทยา ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญแปดคน โดยแต่ละคนมีพารามิเตอร์ 7 พันล้านพารามิเตอร์ ส่งผลให้มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 56 พันล้านพารามิเตอร์ อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการอนุมาน จะมีการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญเพียงสองคนต่อโทเค็น ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณลงเหลือเพียงโมเดลหนาแน่นพารามิเตอร์ 14 พันล้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Mixtral 8x7B แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล Llama พารามิเตอร์ 70 หมื่นล้านรายการ ในขณะที่ให้เวลาในการอนุมานที่เร็วกว่ามาก Mixtral 8x7B เวอร์ชันปรับแต่งคำสั่งซึ่งมีชื่อว่า Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 ก็ได้รับการเผยแพร่เช่นกัน ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งภาษาธรรมชาติ

อีกตัวอย่างที่น่าสังเกตคือ GLaM (Google Language Model) ซึ่งเป็นโมเดล MoE ขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Google GLaM ใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงแบบถอดรหัสเท่านั้น และได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลโทเค็นขนาดใหญ่ 1.6 ล้านล้าน โมเดลนี้บรรลุประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในการประเมินแบบไม่กี่ช็อตและหนึ่งช็อต ซึ่งตรงกับคุณภาพของ GPT-3 ในขณะที่ใช้พลังงานเพียงหนึ่งในสามของที่จำเป็นในการฝึก GPT-3

ความสำเร็จของ GLaM เป็นผลมาจากสถาปัตยกรรม MoE ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลที่มีพารามิเตอร์จำนวนมาก ขณะเดียวกันก็รักษาข้อกำหนดด้านการคำนวณที่สมเหตุสมผล โมเดลดังกล่าวยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดล MoE ที่จะประหยัดพลังงานและยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อมมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่มีความหนาแน่นสูง

สถาปัตยกรรม Grok-1

GROK ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ

กร็อก-1 เป็นโมเดล MoE ที่ใช้หม้อแปลงซึ่งมีสถาปัตยกรรมเฉพาะตัวที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงสุด มาดูรายละเอียดคุณสมบัติที่สำคัญกัน:

1. พารามิเตอร์: ด้วยพารามิเตอร์ที่น่าทึ่งถึง 314 พันล้านพารามิเตอร์ Grok-1 จึงเป็น LLM แบบเปิดที่ใหญ่ที่สุดจนถึงปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ด้วยสถาปัตยกรรม MoE น้ำหนักเพียง 25% (ประมาณ 86 พันล้านพารามิเตอร์) ที่ใช้งานอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งๆ จึงช่วยเพิ่มความสามารถในการประมวลผล
2. สถาปัตยกรรม: Grok-1 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-8-Experts โดยแต่ละโทเค็นจะถูกประมวลผลโดยผู้เชี่ยวชาญสองคนในระหว่างการอนุมาน
3. เลเยอร์: โมเดลประกอบด้วยชั้นหม้อแปลง 64 ชั้น แต่ละชั้นผสมผสานความสนใจแบบหลายหัวและบล็อกหนาแน่น
4. tokenization: Grok-1 ใช้โทเค็น Sentence Piece ที่มีขนาดคำศัพท์ 131,072 โทเค็น
5. การฝังและการเข้ารหัสตำแหน่ง: โมเดลนี้มีการฝังขนาด 6,144 มิติ และใช้การฝังตำแหน่งแบบหมุน ซึ่งช่วยให้ตีความข้อมูลได้แบบไดนามิกมากขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกับการเข้ารหัสตำแหน่งคงที่แบบดั้งเดิม
6. ความสนใจ: Grok-1 ใช้หัวความสนใจ 48 หัวสำหรับข้อความค้นหา และหัวความสนใจ 8 หัวสำหรับคีย์และค่า โดยแต่ละหัวมีขนาด 128
7. ความยาวบริบท: โมเดลสามารถประมวลผลลำดับความยาวโทเค็นได้สูงสุด 8,192 โทเค็น โดยใช้ความแม่นยำ bfloat16 เพื่อการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ

รายละเอียดประสิทธิภาพและการใช้งาน

Grok-1 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โดยเหนือกว่า LLaMa 2 70B และ Mixtral 8x7B ด้วยคะแนน MMLU ที่ 73% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการทดสอบต่างๆ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ Grok-1 ต้องใช้ทรัพยากร GPU จำนวนมากเนื่องจากขนาดที่แท้จริง การใช้งานปัจจุบันในรุ่นโอเพ่นซอร์สมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล และใช้การใช้งานเลเยอร์ MoE ที่ไม่มีประสิทธิภาพ เพื่อหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการใช้เคอร์เนลแบบกำหนดเอง

อย่างไรก็ตาม โมเดลดังกล่าวรองรับการเปิดใช้งานการแบ่งส่วนและการหาปริมาณ 8 บิต ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดความต้องการหน่วยความจำได้

ในการเคลื่อนไหวอันน่าทึ่ง xAI ได้เปิดตัว Grok-1 ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ทำให้ชุมชนทั่วโลกสามารถเข้าถึงน้ำหนักและสถาปัตยกรรมเพื่อการใช้งานและการสนับสนุน

รุ่นโอเพ่นซอร์สประกอบด้วยที่เก็บโค้ดตัวอย่าง JAX ที่สาธิตวิธีการโหลดและรันโมเดล Grok-1 ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดตุ้มน้ำหนักจุดตรวจโดยใช้ไคลเอนต์ทอร์เรนต์หรือผ่าน HuggingFace Hub โดยตรง ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงโมเดลที่ก้าวล้ำนี้ได้อย่างง่ายดาย

อนาคตของผู้เชี่ยวชาญที่หลากหลายในรูปแบบภาษา

เนื่องจากความต้องการโมเดลภาษาที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้นยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การนำเทคนิค MoE มาใช้จึงคาดว่าจะได้รับแรงผลักดันเพิ่มขึ้น ความพยายามในการวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่มุ่งเน้นไปที่การจัดการกับความท้าทายที่เหลืออยู่ เช่น การปรับปรุงเสถียรภาพในการฝึกอบรม การบรรเทาการทำงานมากเกินไประหว่างการปรับแต่งอย่างละเอียด และการเพิ่มประสิทธิภาพข้อกำหนดด้านหน่วยความจำและการสื่อสาร

ทิศทางหนึ่งที่น่าหวังคือการสำรวจสถาปัตยกรรม MoE แบบลำดับชั้น ซึ่งผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญย่อยหลายคน วิธีการนี้อาจช่วยเพิ่มความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพในการคำนวณที่ดียิ่งขึ้น ในขณะที่ยังคงรักษาพลังในการแสดงออกของโมเดลขนาดใหญ่

นอกจากนี้ การพัฒนาระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ปรับให้เหมาะกับโมเดล MoE ถือเป็นงานวิจัยที่กระตือรือร้น ตัวเร่งความเร็วแบบพิเศษและเฟรมเวิร์กการฝึกอบรมแบบกระจายที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับรูปแบบการคำนวณแบบกระจัดกระจายและมีเงื่อนไขของแบบจำลอง MoE ได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดเพิ่มเติมได้

นอกจากนี้ การบูรณาการเทคนิค MoE เข้ากับความก้าวหน้าอื่นๆ ในการสร้างแบบจำลองภาษา เช่น กลไกความสนใจแบบกระจัดกระจาย กลยุทธ์การสร้างโทเค็นที่มีประสิทธิภาพ และการนำเสนอแบบหลายรูปแบบ อาจนำไปสู่แบบจำลองภาษาที่ทรงพลังและหลากหลายยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถจัดการกับงานได้หลากหลาย

สรุป

เทคนิค Mixture-of-Experts ได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการค้นหาโมเดลภาษาที่ใหญ่ขึ้นและมีความสามารถมากขึ้น ด้วยการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญโดยพิจารณาจากข้อมูลอินพุต แบบจำลอง MoE นำเสนอโซลูชันที่มีแนวโน้มสำหรับความท้าทายด้านการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการขยายขนาดแบบจำลองที่มีความหนาแน่นสูง ในขณะที่ยังคงมีความท้าทายที่ต้องเอาชนะ เช่น ความไม่เสถียรในการฝึกอบรม การติดตั้งมากเกินไป และข้อกำหนดด้านหน่วยความจำ ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของแบบจำลอง MoE ในแง่ของประสิทธิภาพในการคำนวณ ความสามารถในการปรับขนาด และความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม ทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นขอบเขตการวิจัยและพัฒนาที่น่าตื่นเต้น

เนื่องจากสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติยังคงผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ การนำเทคนิค MoE มาใช้จึงมีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้โมเดลภาษารุ่นต่อไป ด้วยการรวม MoE เข้ากับความก้าวหน้าอื่นๆ ในสถาปัตยกรรมโมเดล เทคนิคการฝึกอบรม และการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ เราจึงสามารถตั้งตารอโมเดลภาษาที่ทรงพลังและหลากหลายยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถเข้าใจและสื่อสารกับมนุษย์ได้อย่างแท้จริงในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและไร้รอยต่อ