Le Mélange d'Experts est une façon d'organiser un
modèle d'IA qui combine plusieurs systèmes spécialisés ("experts") avec un système qui décide quel expert est le plus approprié pour chaque tâche, comme un directeur qui coordonne une équipe de spécialistes pour résoudre des problèmes plus efficacement.
Dans un système MoE, chaque "expert" est un
réseau neuronal entraîné pour gérer des types spécifiques de tâches ou de données. Un composant appelé "routeur" analyse chaque entrée et décide quel expert ou quelle combinaison d'experts doit la traiter, optimisant ainsi la performance et l'efficacité du système. Imaginez un hôpital où différents spécialistes traitent différents types de cas médicaux, et un directeur médical décide quel médecin est le plus approprié pour chaque patient.
Cette architecture est plus efficace que l'utilisation d'un seul grand modèle car elle n'active que les experts nécessaires pour chaque tâche. Par exemple, dans un
Modèle de langage de grande taille utilisant MoE, ce serait comme avoir des experts spécialisés : certains en grammaire, d'autres en mathématiques, d'autres en connaissances scientifiques ou en créativité littéraire. Cela permet de résoudre des problèmes complexes plus efficacement et avec moins de ressources informatiques.