В чем разница между архитектурой Multi-token Prediction и Mixture of Experts?

Разница между архитектурой Multi-token Prediction и Mixture of Experts заключается в принципах работы и целях.

Multi-token Prediction позволяет модели предсказывать несколько токенов одновременно. aicompetence.org Такой подход ускоряет генерацию текста, сокращая количество шагов предсказания, и улучшает согласованность сгенерированного текста, учитывая более широкий контекст при каждом предсказании. aicompetence.org Multi-token Prediction подходит для приложений, требующих быстрого и масштабируемого генерирования текста, например для систем перевода в реальном времени и разговорных агентов. aicompetence.org

Mixture of Experts (дословно «смесь экспертов») — это архитектура нейронной сети, которая позволяет моделям учиться более эффективно, разделяя задачу между специализированными подмоделями, известными как «эксперты». www.ultralytics.com Вместо того чтобы одна монолитная модель обрабатывала каждый вход, архитектура MoE использует «сеть стробирования» для динамической маршрутизации каждого входа к наиболее релевантному эксперту. www.ultralytics.com Такой подход основан на идее, что команда специалистов, каждый из которых преуспевает в конкретной задаче, может коллективно решать сложные проблемы более эффективно, чем один универсал. www.ultralytics.com

Таким образом, Multi-token Prediction фокусируется на ускорении генерации текста и улучшении его согласованности, в то время как Mixture of Experts ориентирован на создание эффективных и масштабируемых моделей искусственного интеллекта за счёт децентрализации и специализации отдельных подмоделей.