Некоторые преимущества архитектуры Mixture of Experts (MoE) в языковых моделях:

• Масштабируемость. 24 Во время вычислений активируется только подмножество релевантных экспертов, что уменьшает ненужные операции. 14
• Специализация. 2 Разные эксперты могут обучаться обрабатывать определённые типы данных или задач, что повышает точность и производительность. 2
• Эффективность. 2 Выборочная активация экспертов позволяет обрабатывать данные быстрее, чем традиционные монолитные модели, которые задействуют все параметры независимо от релевантности. 2
• Гибкость. 1 Модульный подход модели MoE позволяет легко интегрировать и модифицировать её, что делает её адаптируемой для различных задач обработки естественного языка. 1