В чем заключаются преимущества гибридной архитектуры нейросетей на базе Mixture-of-Experts?

Некоторые преимущества гибридной архитектуры нейросетей на базе Mixture-of-Experts (MoE):

• Экономия вычислительных ресурсов. serverflow.ru Для каждого входного токена активируется только часть параметров модели, что снижает нагрузку по сравнению с плотными моделями, в которых все параметры используются для каждого вычисления. serverflow.ru www.ultralytics.com
• Масштабируемость без роста затрат. serverflow.ru MoE позволяет наращивать общее число параметров (до триллионов), не увеличивая затраты на инференс. serverflow.ru
• Гибкая специализация. serverflow.ru Эксперты неявно обучаются для разных типов данных, что повышает качество решения комплексных задач. serverflow.ru
• Быстрая тренировка и инференс. gerwin.io MoE-модели могут быть обучены быстрее при заданном вычислительном бюджете, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса по сравнению с плотными моделями сопоставимого уровня возможностей. gerwin.io
• Повышенная отказоустойчивость. gerwin.io Если один эксперт сталкивается с проблемой, это не обязательно повлияет на функциональность всей модели. gerwin.io