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MOE (Mixture of Experts) - 전문가 조합

MOE는 다양한 전문가 네트워크(Experts)를 조합하여, 입력에 따라 가장 적합한 전문가만 선택적으로 활성화하는 구조이다. 이는 대규모 딥러닝 모델의 효율성과 확장성을 극대화하기 위한 아키텍처이다.

(1) MOE의 핵심 요소

• 전문가 네트워크(Experts): 독립적인 모델 모듈 집합.
  예: 문법 분석 전문가, 문맥 이해 전문가 등
• 게이트웨이 네트워크(Gating Network): 입력에 따라 어떤 전문가를 선택할지 결정
• 부분 활성화(Sparse Activation): 전체 전문가 중 일부만 활성화하여 연산량 감소

(2) MOE의 작동 방식

1. 입력 데이터 수신
2. 게이트웨이 네트워크가 전문가 선택
3. 선택된 전문가만 활성화되어 작업 수행
4. 출력 결과를 조합하여 최종 결과 생성

(3) MOE의 장점

• 성능 향상: 선택적 활성화로 연산 효율 증가
• 확장성: 전문가를 추가하면서도 비용은 선형 증가
• 리소스 절약: GPU/TPU 사용 효율화

(4) MOE의 활용 사례

• 대규모 언어 모델: GPT-4, PaLM, GShard 등
• 자연어 처리: 번역, 질의응답, 문맥 분석 등
• 추천 시스템: 사용자별 맞춤 전문가 활성화
• 컴퓨터 비전: 영상 인식에서 전문가 병렬 사용

(5) 개념도

MOE는 입력에 따라 선택적으로 전문가를 활용하는 아키텍처로, 다음과 같이 구성된다: