В чем особенности архитектуры MoE в современных нейросетевых моделях?

Особенности архитектуры MoE в современных нейросетевых моделях:

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