MoE（専門家の組み合わせ）とは？
Mixture of Experts（ミクスチャー・オブ・エキスパーツ）いわゆるMoEとは、AIや機械学習のモデルの一つで、いくつかの専門家（エキスパート）が集まって、それぞれの得意分野で力を発揮する仕組みを指します。
たとえば、算数が得意な先生や理科が得意な先生がいる学校をイメージしてください。
それぞれの先生が、自分の得意な分野の質問に答えることで、全体としてより良い答えを導き出すことができます。
この考え方をAIの仕組みに応用したものがMoEです。
仕組みを簡単に説明すると…
MoEは、大きく2つの役割があります。
- ゲート・ネットワーク（選ぶ役割）
入力された情報を見て、「どの専門家が答えるのが良さそうか」を判断する役割を持ちます。たとえば、「これは動物の話題だから動物専門のエキスパートに任せよう」というふうに選びます。 - エキスパート・ネットワーク（答える役割）
実際に問題を解くネットワークです。エキスパートごとに得意な分野があり、特定の問題に対して回答を提供します。
例を使ったイメージで言うと…
1. 質問：「この画像に写っているのは何ですか？」
- ゲート・ネットワークが、「これは動物っぽい！」と判断し、動物専門のエキスパートに送ります。
2. 質問：「動物の中でもこれは猫ですか？」
- 今度は「猫や犬を区別するのが得意なエキスパート」に質問が送られ、最終的な答えを返します。
このように、最適な専門家が選ばれることで、より正確で効率的な答えを導き出せるのです。
MoEのメリット
- 効率的な学習：問題に応じて必要な専門家だけが動くため、無駄な計算が減ります。
- 柔軟性：一つのモデルで全てを対応しようとするのではなく、複数の専門家を組み合わせることで、複雑な問題にも対応できます。
- 学び直しが簡単：専門家ごとに学び直すことができるため、全体を作り直す必要がありません。
MoEは「分担」のお話
たとえば学校の掃除当番で、誰がどの場所を掃除するのか決めるリーダーがいて、教室を掃除する人や廊下を掃除する人がいるとします。
それぞれが自分の場所をきれいにすることで、学校全体がピカピカになりますよね。
Mixture of Expertsは、この「分担して効率的に仕事をする」仕組みをAIで実現したものなんです。
このMoEがDeepSeekで使われていて、ChatGPTのGPT4oを凌駕しているわけです。
今後のDeepSeekに注目ですね。
