Преимущества архитектуры Mixture of Experts (MoE) перед классическими нейронными сетями:

• Повышение эффективности и производительности. 5 В отличие от плотных моделей, в которых задействована вся сеть, в MoE активируются только эксперты, работающие с определёнными входными данными. 5 Это позволяет ускорить обучение и повысить эффективность выводов. 5
• Решение сложных задач. 1 MoE позволяет экспертам сосредоточиться на конкретных аспектах проблемы, что приводит к более точным и нюансированным предсказаниям. 1
• Адаптивность. 1 Разные эксперты могут обучаться на конкретных подмножествах данных, что делает общую модель адаптируемой к различным сценариям. 1
• Работа с большим числом параметров. 2 При этом MoE-сети требуют меньше вычислительных мощностей и быстрее и лучше обучаются на меньшем объёме данных. 2