Преимущества архитектуры MoE по сравнению с другими архитектурами:

• Улучшенная вычислительная эффективность. 1 Для каждого ввода выборочно привлекаются только соответствующие эксперты, что снижает вычислительную нагрузку и время обучения и вывода. 1
• Масштабируемость без экспоненциальных затрат. 1 По мере роста модели количество экспертов можно увеличивать, сохраняя при этом управляемые вычислительные затраты. 1
• Повышение производительности за счёт специализации. 1 Каждый эксперт может специализироваться на конкретной задаче или области, что приводит к более точным и контекстуально релевантным результатам. 1
• Гибкость и адаптивность. 1 Модели MoE могут легко включать новые области знаний или задачи путём добавления специализированных экспертов без необходимости переобучения всей модели. 1

Недостатки архитектуры MoE:

• Вычислительные издержки. 1 Дополнительная вентильная сеть и процесс отбора экспертов приводят к некоторым вычислительным накладным расходам. 1
• Сложность в обучении. 2 Обучение моделей MoE требует тщательной настройки и может быть более сложным, чем обучение традиционных трансформеров. 2
• Сложность интеграции. 2 Интеграция MoE-архитектур в существующие системы требует переработки процессов и моделей, что может быть трудным для внедрения в уже существующие инфраструктуры. 2