با گسترش مدل‌های زبانی بزرگ و نیاز به پردازش دقیق‌تر و سریع‌تر زبان طبیعی، مهندسان و پژوهشگران در پی یافتن راهکارهایی برای افزایش توان پردازشی، کاهش مصرف منابع و افزایش دقت بودند. یکی از مهم‌ترین دستاوردها در این زمینه، معرفی معماری Switch Transformer از سوی گوگل بود؛ مدلی که با استفاده از ایده Mixture of Experts (MoE) توانست به طرز چشم‌گیری مقیاس‌پذیری و بهره‌وری را در مدل‌های زبانی ارتقا دهد. این معماری با کاهش بار محاسباتی و در عین حال حفظ کیفیت، راه را برای توسعه مدل‌هایی با بیش از یک تریلیون پارامتر هموار کرد.

Switch Transformer چیست؟

Switch Transformer یک نسخه بهینه‌شده و ساده‌شده از معماری MoE است که توسط تیم تحقیقاتی گوگل معرفی شد. ایده اصلی در MoE این است که به‌جای فعال کردن تمام واحدهای مدل در هر گام محاسباتی، فقط چند ماژول تخصصی (یا به اصطلاح “متخصص”) فعال شوند. Switch Transformer این ایده را ساده‌تر کرد و در هر لایه فقط یک متخصص را برای فعال‌سازی انتخاب می‌کند، که هم زمان پردازش را کاهش می‌دهد و هم مصرف حافظه را به حداقل می‌رساند.

چرا Switch Transformer یک انقلاب محسوب می‌شود؟

در مدل‌های سنتی، تمامی پارامترهای یک لایه فعال می‌شوند، حتی اگر بخشی از آن‌ها برای آن داده خاص مورد نیاز نباشند. اما Switch Transformer با استفاده از سوییچینگ بین متخصص‌ها، تنها بخشی از پارامترها را فعال می‌کند. نتیجه آن، صرفه‌جویی چشم‌گیر در منابع محاسباتی است بدون آنکه دقت مدل فدای سرعت شود.

برای مثال، در یک مدل با ۱۰۰ متخصص، در هر گام فقط یکی از آن‌ها فعال می‌شود. با این روش، می‌توان مدلی با بیش از یک تریلیون پارامتر ساخت، اما فقط ۱٪ از آن در هر گام استفاده شود. این معماری در عین سادگی، قدرتی بی‌نظیر را به مدل‌های زبانی داده است.

آموزش هوش مصنوعی (صفر تا صد کار با ابزارهای هوش مصنوعی)

ساختار و عملکرد Switch Transformer

لایه‌های تخصصی (Expert Layers)

هر لایه در Switch Transformer شامل چندین مسیر مستقل (متخصص) است. وقتی یک ورودی وارد مدل می‌شود، یک router با استفاده از یک تابع یادگیری‌پذیر تصمیم می‌گیرد کدام متخصص برای این ورودی مناسب‌تر است.

فعال‌سازی تک‌متخصص

در اکثر پیاده‌سازی‌ها، تنها یک متخصص در هر گام برای هر ورودی فعال می‌شود. این تصمیم منجر به کاهش چشم‌گیر مصرف حافظه، تسهیل آموزش و تسریع در inference می‌شود.

آموزش end-to-end

Switch Transformer به‌صورت end-to-end آموزش داده می‌شود، یعنی انتخاب متخصص، اجرای عملیات و به‌روزرسانی وزن‌ها همه در یک فرایند یکپارچه صورت می‌گیرد. همین یکپارچگی باعث پایداری بهتر در آموزش مدل‌های بزرگ شده است.

مزایای کلیدی Switch Transformer

ویژگی توضیح
کاهش بار محاسباتی تنها بخشی از مدل فعال می‌شود، در نتیجه مصرف منابع کاهش می‌یابد.
مقیاس‌پذیری بسیار بالا می‌توان مدل‌هایی با تریلیون‌ها پارامتر را بدون نیاز به منابع نامعقول اجرا کرد.
حفظ دقت در مقایسه با مدل‌های dense با همان سطح مصرف منابع، Switch عملکرد بهتری دارد.
سادگی پیاده‌سازی برخلاف MoEهای کلاسیک، پیچیدگی کمتری دارد.
قابلیت اجرا روی TPU و GPU با استفاده از GShard یا TensorFlow Mesh، به سادگی قابل استقرار است.

کاربردهای Switch Transformer

مدل‌های زبان بسیار بزرگ (LLMs)

این معماری به‌طور مستقیم در ساخت مدل‌های زبانی عظیم مانند PaLM و GLaM استفاده شده است که در ترجمه، درک متن، خلاصه‌سازی و پرسش‌پاسخ عملکرد چشم‌گیری داشتند.

بهبود ترجمه ماشینی

مدل‌هایی که با Switch Transformer ساخته شده‌اند، در سیستم‌های ترجمه گوگل استفاده شده‌اند و بهبود محسوسی در کیفیت ترجمه زبان‌های کم‌منبع ایجاد کرده‌اند.

استفاده در ربات‌های گفتگو و Agentها

با توجه به صرفه‌جویی محاسباتی، این مدل‌ها گزینه‌ای مناسب برای استفاده در Agentهای هوشمند و چت‌بات‌های real-time هستند که نیاز به پاسخ‌دهی سریع و دقیق دارند.

تفاوت Switch Transformer با سایر معماری‌ها

ویژگی Switch Transformer GPT-3 BERT T5
نوع معماری Sparse MoE Dense Dense Encoder-Decoder
مصرف حافظه پایین بالا متوسط بالا
تعداد پارامتر قابل‌استفاده در inference بسیار پایین بالا بالا بالا
دقت در وظایف زبانی بالا بالا بالا بسیار بالا
سرعت inference بسیار بالا پایین متوسط پایین

چالش‌های Switch Transformer

  • توزیع بار بین متخصص‌ها: اگر بعضی متخصص‌ها زیاد انتخاب شوند و بعضی نه، تعادل آموزشی بهم می‌خورد. گوگل برای این مشکل، تکنیکی به‌نام Load Balancing Loss ارائه داده است.
  • نیاز به معماری توزیع‌شده: برای پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ، نیاز به سخت‌افزارهای چندگانه و هماهنگ مانند TPU وجود دارد.
  • سازگاری محدود با برخی فریمورک‌ها: بعضی ابزارهای قدیمی مانند PyTorch در نسخه‌های اولیه خود پشتیبانی کامل از MoE نداشتند.

Switch Transformer در پروژه‌های واقعی

گوگل با استفاده از Switch Transformer، توانست مدل‌هایی بسازد که:

  • دقتی بهتر از T5 و GPT-3 داشتند
  • تا ۷ برابر سریع‌تر بودند
  • با تنها ۲۰٪ منابع محاسباتی، عملکردی مشابه مدل‌های dense بزرگ ارائه دادند

همچنین از این معماری در پروژه‌های ترجمه، خلاصه‌سازی اخبار و پاسخ‌دهی به سؤالات در موتور جستجوی گوگل نیز استفاده شده است.

آینده Switch Transformer

با رشد ابزارهای توزیع‌شده مانند Mesh TensorFlow و GSPMD، انتظار می‌رود Switch Transformer پایه بسیاری از مدل‌های مولتی‌ماژول و هوشمند آینده باشد. این معماری نه‌تنها برای مدل‌های زبان، بلکه برای بینایی کامپیوتر، تحلیل صوت و حتی بازی‌سازی نیز قابل استفاده خواهد بود.

نتیجه‌ گیری

Switch Transformer انقلابی در طراحی مدل‌های بزرگ زبانی است. با فعال‌سازی تنها بخشی از مدل، این معماری توانست هم سرعت، هم دقت و هم بهره‌وری را بهبود دهد. بسیاری از مدل‌های پیشرفته امروزی مدیون این ایده هوشمندانه هستند. بدون شک، آینده مدل‌های هوش مصنوعی به معماری‌های sparse مانند Switch Transformer تعلق دارد.