Каждая архитектура, будь то трансформер, MoE или U-Net, имеет свои сильные стороны и применимы для разных типов задач. Трансформеры остаются основным выбором для обработки последовательных данных, таких как текст и программный код. MoE оптимизирует вычислительные ресурсы, обеспечивая высокую производительность на специфических задачах.
Диффузионные модели на основе U-Net прокладывают путь к новым достижениям в генерации изображений, создавая контент, который раньше был доступен только для человека. Эти архитектуры вместе представляют будущее искусственного интеллекта и открывают огромные возможности для дальнейшего развития.
