В чем отличие архитектуры 'mixture of experts' от других подходов в машинном обучении?

Основное отличие архитектуры Mixture of Experts (MoE) от других подходов в машинном обучении заключается в использовании «разреженного» подхода, при котором для каждого входа (токена) используется только подмножество компонентов модели («экспертов»). llmstudio.ru

Некоторые преимущества такого подхода:

• Масштабируемость без затрат. dzen.ru В традиционных моделях увеличение параметров ведёт к росту вычислительных ресурсов. dzen.ru В MoE количество параметров может расти до колоссальных размеров без увеличения затрат на вычисления. dzen.ru
• Эффективность при инференсе. dzen.ru Меньшее количество активных экспертов означает меньшее количество операций. dzen.ru Это сокращает время отклика и экономит энергию. dzen.ru
• Гибкость. dzen.ru Одна и та же модель может справляться с различными задачами — от генерации текста до классификации и обработки изображений. dzen.ru
• Улучшение качества. dzen.ru Обучение становится более эффективным. dzen.ru Параметры экспертов обновляются локально, и модель быстрее достигает нужных результатов на сложных задачах. dzen.ru