Pregunta inicial: los modelos MoE contienen muchos más parámetros que los Transformers tradicionales, sin embargo en inferencia pueden ser más rápidos. ¿Cómo es posible? La clave está en la computación condicional y en la activación esparsa de parámetros. Mientras que un Transformer denso aplica las mismas capas feed forward a todos los tokens, un Transformer con Mixture of Experts distribuye esos bloques feed forward en muchos expertos especializados y usa un enrutador que selecciona solo un pequeño subconjunto de expertos por token o por posición. Esto significa que aunque el modelo tenga una capacidad total enorme, la cantidad de operaciones efectivas por inferencia puede ser mucho menor porque solo se ejecutan unos pocos expertos para cada entrada.

Fundamentos técnicos: un MoE típico usa un gating network que decide top 1 o top 2 expertos por token. Solo esos expertos reciben y procesan ese token, reduciendo los FLOPs activos. Además, al paralelizar y shardear expertos entre dispositivos, es posible mantener la memoria y el tiempo de respuesta manejables. Hay costes y retos: el enrutamiento introduce overhead de comunicación, es necesario balancear la carga entre expertos para evitar cuellos de botella y la implementación exige soporte en el framework y en la infraestructura para minimizar latencia y transferencia de datos.

Diferencias prácticas entre Transformers densos y MoE: los Transformers densos tienen comportamiento uniforme y predecible, útil para inferencia simple y optimizaciones estándar. Los MoE ofrecen mayor capacidad y mejor escalado de talento paramétrico por menor coste computacional por token, pero requieren optimizaciones adicionales como batching eficiente, sharding de parámetros, técnicas de quantización y estrategias de enrutamiento robustas para producción.

Escenarios de uso: MoE es ideal cuando se desea mayor diversidad funcional y capacidad sin multiplicar la latencia por token, por ejemplo en asistentes conversacionales, modelos multitarea y sistemas que deben adaptarse a dominios muy distintos. Para empresas que necesitan soluciones prácticas, hay que considerar también la seguridad y la integración en la nube.

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