Некоторые преимущества архитектуры Mixture of Experts (MoE) для нейронных сетей:

• Эффективное использование ресурсов. 1 Для каждой задачи активируется только необходимое подмножество экспертов, что значительно снижает вычислительные затраты. 15
• Параллельная обработка. 2 Задачи распределяются между различными экспертами, что значительно сокращает время обработки. 2
• Масштабируемость. 15 Можно добавлять новых экспертов, что позволяет эффективнее обрабатывать сложные задачи и большие объёмы данных. 2
• Специализация на задачах. 5 Разные эксперты могут специализироваться в различных областях или типах запросов, что повышает производительность при выполнении разнообразных задач. 5
• Эффективное использование памяти. 5 Модели MoE требуют меньшего общего распределения ресурсов, сохраняя при этом высокий уровень точности и универсальности. 5