В чем особенности архитектуры Mixture-of-Experts?

Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) — это подход к проектированию нейронных сетей, при котором вычислительная нагрузка распределяется между несколькими «экспертными» подсетями. gerwin.io Эти подсети работают независимо друг от друга, выполняя собственные вычисления, результаты которых затем объединяются для получения окончательного выхода MoE-слоя. gerwin.io

Некоторые особенности архитектуры MoE:

• Условные вычисления и разреженность. systems-analysis.ru В отличие от плотных моделей, где все параметры активны при обработке любого токена, MoE-модели активируют лишь небольшую долю своих параметров в зависимости от входных данных. systems-analysis.ru
• Специализация экспертов. gerwin.io Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. gerwin.io
• Масштабируемость. www.ultralytics.com MoE позволяет создавать модели с чрезвычайно большим количеством параметров (в некоторых случаях — с триллионами) без пропорционального увеличения вычислительных затрат на каждое умозаключение. www.ultralytics.com
• 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
• Потенциал повышения интерпретируемости. ru-brightdata.com Специализация экспертов может дать более чёткое представление о процессах принятия решений в 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