Какие преимущества предоставляют MoE модели по сравнению с традиционными плотными моделями?

Некоторые преимущества MoE-моделей (архитектуры Mixture of Experts) перед традиционными плотными моделями:

• Увеличенная ёмкость модели. gerwin.io MoE позволяет создавать модели с большим количеством параметров без пропорционального увеличения вычислительных затрат. gerwin.io Это позволяет модели изучать и представлять более сложную информацию. gerwin.io
• Более быстрая тренировка и инференс. gerwin.io Активируя лишь подмножество параметров, MoE-модели могут быть обучены быстрее, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса по сравнению с плотными моделями сопоставимого уровня возможностей. gerwin.io
• Специализация экспертов. gerwin.io Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. gerwin.io
• Масштабируемость. gerwin.io vk.com Можно увеличивать количество экспертов для решения более сложных проблем без резкого увеличения вычислительных затрат на каждый вход. gerwin.io
• Повышенная отказоустойчивость. gerwin.io Если один эксперт сталкивается с проблемой, это не обязательно повлияет на функциональность всей модели. gerwin.io