Mixture of Experts（MoE）は、すべてのモデルパラメータを同時に動かすのではなく、入力ごとに特定の専門家ネットワークのみを選択して計算することで、計算資源と消費電力を大幅に削減する手法です。Stratat エンジンはこの構成をローカルで走らせ、日本の家庭用PCでも実用的な応答速度を実現します。

なぜ MoE がローカルで重要か

大規模なLLMは通常、数百億のパラメータを持ち、GPU や CPU に常時ロードすると消費電力が急増し、冷却やバッテリー持続時間に問題が生じます。エキスパート分割により、使用するパラメータが限定されるため、日本の一般的なデスクトップ環境でも実用的な推論速度を維持しながら、電力負荷を抑えられます。

どうやって動作するか

入力テキストを分析し、関連する少数のエキスパート（例えば 2〜4 ツリー）を選択して計算を委任します。残りのパラメータはアイドル状態となり、電力消費を最小限に留めます。この選択は軽量なゲーティングネットワークがリアルタイムで行い、ローカルの GPU メモリに最適化された構成で動作します。

項目内容
エキスパート数4 つ（全パラメータの一部を担当）
使用電力約 150 kWh/月程度（標準的なデスクトップ 1 台の消費電力に基づく試算）
推論速度30% 速い効率化（従来の密集型モデル比）

MoE の核心は「必要な部分だけを使う」という設計原則であり、これにより日本の家庭用コンピュータでも省エネルギーで高度なテキスト生成が可能になります。

"Mixture of Experts" は、モデル全体を一度に動かすのではなく、入力に応じた専門家の組み合わせで計算を完結させることで、計算資源と電力コストを最小に抑える手法として、ローカル LLM のデプロイに最適です。

FAQ

Q: MoE と通常の LLM はどちらがコストが低いですか？ A: 一般的に、MoE は全パラメータを常時動かすモデルより消費電力が低く、ローカルでの運用に適しています。

Q: Stratat はどの硬件で動りますか？ A: ストラタエンジンは、NVIDIA の GPUs や AMD の MAC、または CPU のみでも動作するように設計されています。

Q: 日本の電力料金はいくらですか？ A: 現在の平均は約 31円/kWh で、このコストでエキスパート駆動の推論を走らせることができます。