Tu modelo MoE no tiene que seleccionar un número fijo de expertos

Los modelos Mixture-of-Experts (MoE) tradicionales utilizan un enrutamiento top-k fijo, lo que limita la eficiencia según la complejidad de los tokens. El enrutamiento dinámico permite seleccionar un número variable de expertos por token, mejorando rendimiento y eficiencia. El artículo revisa técnicas como umbralización (MoE-Dynamic, DynMoE, ReMoE, BlockFFN), proponente dinámico (Ada-K) y expertos de cómputo cero (AdaMoE, MoE++). Se discuten desafíos como el equilibrio rendimiento-eficiencia, implementaciones eficientes y control de sparsidad. Estas aproximaciones muestran mejoras en throughput y precisión en modelos de lenguaje grandes.