Некоторые преимущества архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) для крупномасштабных языковых моделей:

• Масштабируемость. 13 MoE-модели могут масштабироваться до огромных размеров с приемлемыми вычислительными затратами. 1 Это важно для работы со всё более большими и сложными наборами данных. 1
• Экономия ресурсов. 3 Для каждой задачи активируется только небольшая часть параметров, что снижает потребление ресурсов и ускоряет обработку данных. 3
• Гибкость и адаптивность. 3 Гейтинг-функция MoE позволяет модели адаптироваться к разным типам задач, активируя только тех экспертов, которые наиболее компетентны для конкретной задачи. 3
• Специализация и точность. 5 Каждый эксперт в системе MoE может быть настроен на определённые аспекты общей проблемы, что приводит к большей точности в этих областях. 5
• Улучшенная производительность. 2 Активируя только наиболее релевантных экспертов для каждого ввода, MoE-модели достигают более высокой точности и лучшей обобщаемости по различным наборам данных и задачам. 2