#EMNLP #NeurIPS #MoE
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  • EMNLP 2023, NeurIPS 2023 ๊ฐœ์ตœ
  • Mixtral 8x7B ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•ต์‹ฌ, Mixture of Experts(MoE)
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์—ด๋ฆฐ ์„ธ๋ฏธ๋‚˜: ๋ชจ๋‘ํŒ ๋‹ค์‹œ๋ณด๊ธฐ
EMNLP 2023, NeurIPS 2023 ๊ฐœ์ตœ
์„ธ๊ณ„ ์ตœ๊ณ  ๊ถŒ์œ„ AI ํ•™ํšŒ EMNLP์™€ NeurIPS๊ฐ€ ๊ฐ๊ฐ ์ง€๋‚œ 6์ผ, 10์ผ๋ถ€ํ„ฐ ๊ฐœ์ตœ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. EMNLP์—๋Š” ์˜ฌํ•ด ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์€ 4909ํŽธ์˜ ๋…ผ๋ฌธ์ด ์ œ์ถœ๋๊ณ , ๋ฉ”์ธ ์ฝ˜ํผ๋Ÿฐ์Šค์˜ ๊ฒŒ์žฌ์œจ(Acceptance rate)์€ 21.3%๋ผ๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌํ•ด์˜ ํŽ˜์ŠคํŠธ ํŽ˜์ดํผ๋Š” in-context learning์„ ์ •๋ณด ํ๋ฆ„์˜ ๊ด€์ ์—์„œ ์ ‘๊ทผํ•œ ๋…ผ๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. NeurIPS์˜ ๊ฒฝ์šฐ 12343ํŽธ์˜ ๋…ผ๋ฌธ์ด ์ œ์ถœ๋˜์—ˆ๊ณ , ๊ฒŒ์žฌ์œจ์€ 26.1%์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋…ผ๋ฌธ ์ œ๋ชฉ๊ณผ ์ดˆ๋ก์„ ๋ถ„์„ํ•œ ๊ธ€์— ๋”ฐ๋ฅด๋ฉด ์ƒ์„ฑ ๋ชจ๋ธ, ํŠธ๋žœ์Šคํฌ๋จธ, ์—์ด์ „ํŠธ์™€ ๊ฐ™์€ ํ‚ค์›Œ๋“œ๊ฐ€ ์ธ๊ธฐ๊ฐ€ ์žˆ์—ˆ๋‹ค๊ณ  ํ•˜๋„ค์š”. ์–ด๋А ๋ˆ„๊ตฌ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋„ ๋ชจ๋ธ์˜ ์˜ˆ์ธก์— ํฐ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ์ง€ ์•Š๋„๋ก ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค๋Š” 'differential privacy'์— ๊ด€ํ•œ ๊ตฌ๊ธ€์˜ ๋…ผ๋ฌธ๊ณผ LLM์˜ 'emergent ability'๊ฐ€ ์‚ฌ์‹ค์€ ๋ณธ์งˆ์ ์ธ ํŠน์„ฑ์ด ์•„๋‹ ์ˆ˜๋„ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ์ฃผ์žฅํ•˜๋Š” ์Šคํƒ ํฌ๋“œ์˜ ๋…ผ๋ฌธ์ด ๋ฒ ์ŠคํŠธ ํŽ˜์ดํผ๋กœ ์„ ์ •๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 
Mixtral 8x7B ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•ต์‹ฌ, Mixture of Experts(MoE)
๋ฏธ์ŠคํŠธ๋ž„(Mistral) AI๊ฐ€ ์ถœ์‹œํ•œ Mixtral 8x7B ๋ชจ๋ธ์ด ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒค์น˜๋งˆํฌ ํ…Œ์ŠคํŠธ์—์„œ ๋ผ๋งˆ(Llama) 2, GPT-3.5์™€ ๋น„์Šทํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋” ๋‚˜์€ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋ณด์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์•ฝ 46.7B(467์–ต) ๊ฐœ์˜ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์ง€๋งŒ ์ฒ˜๋ฆฌ ์†๋„์™€ ๋น„์šฉ์€ 12.9B ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋น„์Šทํ•˜๋‹ค๊ณ  ํ•˜๋Š”๋ฐ์š”. ๊ทธ ์ค‘์‹ฌ์— ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋ฒ•์ธ Mixture of Experts(MoE)๋ฅผ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ๊ธ€์„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. MoE๋Š” ํŠธ๋žœ์Šคํฌ๋จธ์˜ Feed-Forward Network(FFN) ๋ ˆ์ด์–ด ๋Œ€์‹ , ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ์˜ FFN ๋ชจ๋ธ(Expert)๊ณผ ๋ผ์šฐํ„ฐ(Router)๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ switch FFN ๋ ˆ์ด๋Ÿฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ† ํฐ์ด ์ž…๋ ฅ๋  ๋•Œ๋งˆ๋‹ค ๋ผ์šฐํ„ฐ๊ฐ€ ์ ๋‹นํ•œ '์ „๋ฌธ๊ฐ€'์—๊ฒŒ ํ† ํฐ ๊ฐ’์„ ๋ณด๋‚ด๋Š” ๋ฐฉ์‹์ด์ฃ . ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ์ ์€ ์ˆ˜์˜ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๋กœ๋„ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ์˜ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ํšจ๊ณผ๋ฅผ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์ง€๋งŒ, ๊ทธ๋งŒํผ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋งŽ์ด ํ•„์š”ํ•˜๊ณ  ํŒŒ์ธํŠœ๋‹์ด ์–ด๋ ต๋‹ค๋Š” ๋‹จ์ ๋„ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•˜๋„ค์š”.  
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์—ด๋ฆฐ ์„ธ๋ฏธ๋‚˜
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  • ์—ฐ์‚ฌ: ํ•œ์žฌ์„ (LTGLAB), ๊น€์„ฑํ›ˆ(๋ฒ•๋ฌด๋ฒ•์ธ ๋ฏธ์…˜), ๊น€์Šน์ผ(๋ชจ๋‘์˜์—ฐ๊ตฌ์†Œ)
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