Чем отличается архитектура Mixture-of-Experts от архитектуры обычных нейронных сетей?

Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) отличается от обычных нейронных сетей, в частности плотных моделей, несколькими особенностями:

• Использование параметров. ru-brightdata.com В плотных моделях для любого заданного входа используются все параметры в вычислениях. ru-brightdata.com В MoE для входа применяются только параметры выбранного эксперта (или экспертов) и сети стробирования. ru-brightdata.com
• Вычислительные затраты. ru-brightdata.com В плотных моделях объём вычислений фиксирован для каждого входа, так как все части слоя всегда задействованы. ru-brightdata.com В MoE вычислительные затраты на обработку входных данных могут быть ниже, чем у плотного слоя с сопоставимым общим размером параметров. ru-brightdata.com
• Специализация и обучение. ru-brightdata.com В плотных моделях все части слоя учатся вносить свой вклад в обработку всех типов входных сигналов. ru-brightdata.com В MoE различные экспертные сети могут научиться специализироваться. ru-brightdata.com Например, один эксперт может хорошо обрабатывать вопросы по истории, а другой специализируется на научных концепциях. ru-brightdata.com
• Гибкость. dzen.ru Одна и та же модель может справляться с различными задачами — от генерации текста до классификации и обработки изображений. dzen.ru
• Масштабируемость. dzen.ru serverflow.ru В традиционных моделях увеличение параметров ведёт к росту вычислительных ресурсов. dzen.ru В MoE количество параметров может расти до колоссальных размеров без увеличения затрат на вычисления. dzen.ru