В чем особенности архитектуры Mixture of Experts в глубоких нейросетях?

Особенности архитектуры Mixture of Experts (MoE) в глубоких нейросетях:

• Модель разделяется на множество специализированных подсетей-экспертов. www.analyticsvidhya.com Каждая из них обучена обрабатывать определённые типы данных или задач. www.analyticsvidhya.com Например, в языковой модели один эксперт может специализироваться на грамматике, другой — на фактических знаниях, а третий — на генерации разных творческих форматов текста. dev.to
• Для каждого входного сигнала активируется только необходимое подмножество экспертов. dev.to nuancesprog.ru Это значительно снижает вычислительные затраты и повышает эффективность. dev.to
• Важную роль играет сеть-диспетчер (gating network). dev.to Она решает, какой эксперт лучше подходит для данного входа. dev.to Анализирует входные данные и направляет их к наиболее релевантному эксперту, обеспечивая эффективную и точную обработку. dev.to

Однако моделям MoE требуется значительный объём видеопамяти, поскольку все эксперты должны храниться в памяти одновременно. www.analyticsvidhya.com