Некоторые преимущества архитектуры MoE для обучения продвинутых LLM:

• Улучшенная эффективность и гибкость. 1 Для каждого входа активируется только подмножество экспертов, что позволяет масштабировать размер модели без пропорционального увеличения вычислительных затрат. 3
• Специализация и точность. 1 Каждый эксперт в системе MoE может быть настроен на конкретные аспекты общей задачи, что приводит к большей опытности и точности в этих областях. 1
• Эффективное использование памяти. 3 Модели MoE требуют меньшего общего распределения ресурсов, сохраняя при этом высокий уровень точности и универсальности. 3
• Облегчённое масштабирование. 3 Позволяет исследователям и разработчикам создавать более крупные модели, которые могут обрабатывать разнообразные приложения без перегрузки вычислительных ресурсов. 3