В чем преимущества архитектуры mixture-of-experts перед традиционной архитектурой глубокого обучения?

Некоторые преимущества архитектуры Mixture of Experts (MoE) перед традиционной архитектурой глубокого обучения:

• Экономия вычислительных ресурсов. serverflow.ru Для каждого входного токена MoE активирует только 2–4 эксперта, вместо того чтобы задействовать все параметры модели. serverflow.ru Это ускоряет инференс по сравнению с плотными моделями аналогичного размера. serverflow.ru
• Масштабируемость без роста затрат. serverflow.ru MoE позволяет наращивать общее число параметров, не увеличивая затраты на инференс. serverflow.ru В традиционных моделях каждое увеличение параметров ведёт к росту вычислительных ресурсов. dzen.ru
• Гибкая специализация. serverflow.ru Эксперты неявно обучаются для разных типов данных, что повышает качество решения комплексных задач. serverflow.ru
• Улучшенная модульность и ремонтопригодность моделей. ru-brightdata.com Отдельные эксперты могут быть независимо обновлены, переобучены или заменены улучшенными версиями, не требуя полного переобучения всей модели. ru-brightdata.com
• Потенциал повышения интерпретируемости. ru-brightdata.com Специализация экспертов даёт более чёткое представление о процессах принятия решений в модели. ru-brightdata.com
• Более высокая энергоэффективность в масштабе. ru-brightdata.com Модели на основе MoE позволяют добиться более низкого энергопотребления на запрос по сравнению с традиционными плотными моделями. ru-brightdata.com