Особенности архитектуры MoE в современных нейросетевых моделях:

• Распределение вычислительной нагрузки. 1 Она распределяется между несколькими «экспертными» подсетями, которые работают независимо друг от друга и выполняют собственные вычисления. 1 Результаты затем объединяются для получения окончательного выхода MoE-слоя. 1
• Разреженная активация. 14 Для обработки каждого входного сигнала активируется лишь небольшая часть от общего числа экспертов в MoE-слое, что значительно повышает вычислительную эффективность. 1
• Увеличенная ёмкость модели. 1 MoE позволяет создавать модели с гораздо большим количеством параметров по сравнению с плотными моделями без пропорционального увеличения вычислительных затрат во время инференса. 1
• Быстрая тренировка и инференс. 1 Активируя лишь подмножество параметров, MoE-модели могут быть обучены быстрее при заданном вычислительном бюджете, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса. 1
• Специализация экспертов. 1 Позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. 1