Основные преимущества архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) в моделях искусственного интеллекта:

• Масштабируемость. 12 Для каждой задачи активируется только часть модели, поэтому можно обрабатывать большие модели без пропорционального увеличения вычислительных ресурсов. 2
• Специализация. 2 Разные эксперты могут обучаться работе с определёнными типами данных или задач, что приводит к повышению точности и производительности. 2
• Эффективность. 23 Селективная активация экспертов позволяет быстрее обрабатывать данные, чем традиционные монолитные модели, которые задействуют все параметры независимо от релевантности. 2
• Адаптивность. 3 Разные эксперты могут обучаться на конкретных подмножествах данных, что делает общую модель адаптируемой к различным сценариям. 3