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Sparse Mixture of Experts und wie sie Recheneffizienz bei KI verbessert
Große Sprachmodelle stehen oft vor einem Kompromiss zwischen ihrer Gesamtkapazität und der Rechenleistung, die für ihren Betrieb benötigt wird. Der „Mixture of Experts“ (MoE)-Ansatz löst dieses Problem, indem er ein KI-Modell in kleinere, spezialisierte Teilnetzwerke, sogenannte „Experten”,aufteilt. Anstatt für jede Aufgabe das gesamte neuronale Netzwerk zu aktivieren, löst das System gezielt nur die Teile aus, die für eine bestimmte Eingabe notwendig sind.
