Moe, или Mixture of Experts, в контексте нейросетей означает архитектуру «смеси экспертов». Это подход, при котором модель состоит не из одного монолитного блока, а из набора специализированных подмодулей, называемых экспертами. Для каждого входного запроса активируется только часть этих экспертов, а не вся сеть целиком. Такой принцип позволяет увеличивать общий размер модели без пропорционального роста вычислительных затрат при каждом запуске. Идея moe особенно заметна в больших языковых моделях. Вместо того чтобы задействовать все параметры модели для обработки каждого токена, система выбирает несколько наиболее подходящих экспертов. Выбором управляет отдельный механизм маршрутизации, который определяет, какие части сети лучше подходят для конкретного фрагмента данных. В результате модель может иметь очень большое число параметров, но использовать лишь ограниченную долю ресурсов на один запрос. Главное преимущество moe связано с масштабированием. Разработчики ИИ стремятся создавать модели, которые лучше работают с языком, кодом, логикой и мультимодальными задачами, но стоимость обучения и инференса быстро растет. Архитектура Mixture of Experts помогает частично решить эту проблему: она дает возможность хранить больше специализированных знаний внутри модели, не заставляя систему каждый раз обрабатывать весь объем параметров. При этом moe не является универсальным решением без ограничений. Маршрутизация между экспертами усложняет обучение и эксплуатацию модели. Если балансировка работает плохо, одни эксперты получают слишком много запросов, а другие почти не используются. Это снижает эффективность и может ухудшать стабильность результатов. Также такие модели требуют продуманной инфраструктуры, потому что эксперты могут быть распределены по разным вычислительным устройствам. В публичном поле интерес к moe вырос из-за крупных языковых моделей, где эта архитектура стала одним из способов сочетать высокую емкость и приемлемую скорость работы. Пользователь обычно не видит внутреннюю схему модели, но может сталкиваться с ее эффектами: более уверенной обработкой разных типов задач, улучшенной специализацией и более экономичным использованием вычислений по сравнению с полностью плотными моделями аналогичного масштаба.