Mixture of Experts (MoE) — это более сложная архитектура, которая использует множество подмоделей (экспертов), каждая из которых специализируется на разных аспектах входных данных или типов задач. Важной характеристикой MoE является способность гейта направлять определённый набор экспертов для обработки конкретного ввода, тем самым делая архитектуру эффективной при обработке больших объёмов данных с экономией вычислительных ресурсов.
MoE архитектуры позволяют значительно увеличить количество параметров модели, не увеличивая вычислительные ресурсы, необходимые для каждого шага. При этом каждая задача активирует лишь небольшое количество экспертов, что снижает нагрузку на модель и делает её более эффективной при решении широкого спектра задач.
Основной компонент MoE — это гейтинг-функция, которая выбирает, каких экспертов активировать для каждого конкретного входного сигнала. Это позволяет модели динамически адаптироваться к разным типам данных и задачам, распределяя вычислительные ресурсы более эффективно.
MoE модели могут обучаться быстрее, так как лишь небольшое количество параметров обновляется на каждом шаге. Это делает архитектуру особенно полезной для масштабных языковых моделей, где обработка данных требует большого объёма ресурсов.
Mixtral 8x7B: Эта модель использует для обработки запросов 8 экспертов по 7 миллиардов параметров каждый, что позволяет эффективно управлять сложными задачами.
MoE модели активируют только небольшую часть параметров для каждой задачи, что снижает потребление ресурсов и ускоряет обработку данных. Это делает их особенно эффективными для больших задач, таких как генерация текста и машинное обучение.
MoE модели могут содержать триллионы параметров, что значительно больше, чем у стандартных архитектур трансформеров. При этом они сохраняют высокую эффективность и точность обработки данных.
Гейтинг-функция MoE позволяет модели адаптироваться к разным типам задач, активируя только тех экспертов, которые наиболее компетентны для конкретной задачи.
Несмотря на улучшенную производительность при работе, обучение MoE моделей требует тщательной настройки и может быть более сложным, чем обучение традиционных трансформеров.
Интеграция MoE архитектур в существующие системы требует переработки процессов и моделей, что может быть трудным для внедрения в уже существующие инфраструктуры.
