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

• Увеличенная ёмкость модели. 1 MoE позволяет создавать модели с большим количеством параметров без пропорционального увеличения вычислительных затрат. 1 Это позволяет модели изучать и представлять более сложную информацию. 1
• Более быстрая тренировка и инференс. 1 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. 1
• Специализация экспертов. 1 Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. 1
• Масштабируемость. 14 Можно увеличивать количество экспертов для решения более сложных проблем без резкого увеличения вычислительных затрат на каждый вход. 1
• Повышенная отказоустойчивость. 1 Если один эксперт сталкивается с проблемой, это не обязательно повлияет на функциональность всей модели. 1