Mezcla de Expertos: Arquitectura de IA Mejora el Rendimiento al Dividir la Carga de Trabajo

La Mezcla de Expertos (Mixture of Experts, MoE) es una arquitectura de inteligencia artificial diseñada para reducir costos y mejorar el rendimiento de los modelos de IA mediante la distribución de la carga de procesamiento interna entre varios submodelos más pequeños. Este concepto fue introducido por primera vez en un artículo de 1991 escrito por Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto, uno de los pioneros en el campo de la IA.

En rigor, estos submodelos de MoE no son “expertos”, sino redes neuronales discretas que reciben subtareas para completar una tarea principal. La tecnología emplea una forma de enrutamiento para dividir el procesamiento de tareas en fragmentos manejables. Esto se logra preentrenando un modelo de lenguaje de gran escala que se organiza en un conjunto de redes neuronales más pequeñas que trabajan de manera colaborativa, guiadas por una red que actúa como “controlador de tráfico”.

La arquitectura MoE está ganando atención por su capacidad para aumentar la eficiencia computacional y permitir un procesamiento de IA más rápido y económico, lo que promete avances significativos en la escalabilidad y aplicabilidad de la inteligencia artificial en el futuro.