Каковы преимущества использования Mixture of Experts в больших языковых моделях?

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

• Увеличенная ёмкость модели. gerwin.io MoE позволяет создавать модели с большим количеством параметров без пропорционального увеличения вычислительных затрат. gerwin.io Это позволяет модели изучать и представлять более сложную информацию. gerwin.io
• Более быстрая тренировка и инференс. gerwin.io Активируя лишь подмножество параметров, MoE-модели могут быть обучены быстрее, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса. gerwin.io
• Специализация экспертов. gerwin.io Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. gerwin.io
• Масштабируемость. gerwin.io Можно увеличивать количество экспертов для решения более сложных проблем без резкого увеличения вычислительных затрат на каждый вход. gerwin.io
• Повышенная отказоустойчивость модели. gerwin.io Если один эксперт сталкивается с проблемой, это не обязательно повлияет на функциональность всей модели. gerwin.io
• Улучшенная модульность и ремонтопригодность моделей. ru-brightdata.com Отдельные эксперты могут быть независимо обновлены, переобучены или заменены улучшенными версиями, не требуя полного переобучения всей модели. ru-brightdata.com
• Более высокая энергоэффективность в масштабе. ru-brightdata.com Модели на основе MoE позволяют добиться более низкого энергопотребления на запрос по сравнению с традиционными плотными моделями. ru-brightdata.com