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. 3 Каждая из них обучена обрабатывать определённые типы данных или задач. 3 Например, в языковой модели один эксперт может специализироваться на грамматике, другой — на фактических знаниях, а третий — на генерации разных творческих форматов текста. 1
• Для каждого входного сигнала активируется только необходимое подмножество экспертов. 15 Это значительно снижает вычислительные затраты и повышает эффективность. 1
• Важную роль играет сеть-диспетчер (gating network). 1 Она решает, какой эксперт лучше подходит для данного входа. 1 Анализирует входные данные и направляет их к наиболее релевантному эксперту, обеспечивая эффективную и точную обработку. 1

Однако моделям MoE требуется значительный объём видеопамяти, поскольку все эксперты должны храниться в памяти одновременно. 3