Чем отличаются архитектуры MoE и RL в современных языковых моделях?

Архитектуры MoE и RL в современных языковых моделях отличаются подходом к обучению и обработке данных. vk.com

MoE (Mixture of Experts) использует специализированные нейронные сети-эксперты для обработки запросов. vc.ru В отличие от традиционных моделей, где все параметры задействованы для каждой задачи, MoE активирует только те «эксперты» (подмодели), которые необходимы для конкретной задачи. vk.com Это позволяет экономить вычислительные ресурсы, увеличить скорость обработки данных и снизить стоимость разработки и эксплуатации модели. vk.com

RL (Reinforcement Learning) предполагает, что модель учится, получая «награду» за правильные действия и «штраф» за ошибки. vk.com Этот подход позволяет модели самостоятельно выбирать решения и корректировать их на основе обратной связи. vk.com Он особенно эффективен в задачах с детерминированной семантикой, таких как математика и программирование. vk.com