専門家の混合（Mixture of Experts）

専門家の混合（Mixture of Experts）とは、複数の異なるモデル（＝専門家）を組み合わせ、それぞれの得意分野に応じて最適な出力を選択・統合することで、全体として高い性能を発揮するAIアーキテクチャの一種です。 特に大規模な自然言語処理モデルやマルチモーダルAIの分野で注目されており、処理効率と柔軟性を両立する方法として活用されています。 Mixture of Expertsの主な構成要素は以下の通りです： • 複数の専門家（Experts）：それぞれ異なるパラメータを持ち、特定のタスクや入力に特化したモデル群 • ゲート（Gate）：入力に応じて、どの専門家をどれだけ活用するかを動的に決定するコントローラー この仕組みにより、常に全ての専門家を動かすのではなく、入力ごとに最適な一部のモデルだけを選択して実行するため、計算コストを抑えつつ高性能を維持できます。 Mixture of Expertsが使われている代表的なモデル例： • GShard（Google） • Switch Transformer（Google） • M6（中国・華為のモデル） • GPT-4の一部構造にも応用されているとされる 主な活用領域は以下の通りです： • 超大規模言語モデルの分散学習 • マルチタスク学習における効率的な知識分担 • 特定タスクごとの専門モデルへの動的ルーティング • 推論コストの削減とスケーラビリティの向上 Mixture of Expertsは、今後のAIモデルの巨大化と多様化に対応するための有力な技術基盤とされており、「効率よく賢いAI」を構築するための中核アーキテクチャのひとつです。