Архитектуры MoE и RL в современных языковых моделях отличаются подходом к обучению и обработке данных. 4

MoE (Mixture of Experts) использует специализированные нейронные сети-эксперты для обработки запросов. 5 В отличие от традиционных моделей, где все параметры задействованы для каждой задачи, MoE активирует только те «эксперты» (подмодели), которые необходимы для конкретной задачи. 4 Это позволяет экономить вычислительные ресурсы, увеличить скорость обработки данных и снизить стоимость разработки и эксплуатации модели. 4

RL (Reinforcement Learning) предполагает, что модель учится, получая «награду» за правильные действия и «штраф» за ошибки. 4 Этот подход позволяет модели самостоятельно выбирать решения и корректировать их на основе обратной связи. 4 Он особенно эффективен в задачах с детерминированной семантикой, таких как математика и программирование. 4