Классическая архитектура Transformer (как в Llama, Phi) — универсальна, но не всегда оптимальна для узкоспециализированных онтологических задач. Когда каждая миллисекунда и мегабайт памяти на счету, нужны специализированные архитектуры.  

Проблема: Transformer "стреляет из пушки по воробьям"  

Для простой классификации ("Это вопрос о цене или доставке?") не нужны 32 слоя внимания и FFN-сети. Это избыточно.  

Архитектура 1: Mixture of Tiny Experts (Мини-MoE)  

Идея: Вместо одного большого Transformer'а — несколько крошечных "экспертов" (1-100M параметров), каждый для своей подзадачи онтологии.  

Реализация для онтологии товаров:  

• Эксперт по категориям (50M): Классифицирует товар.  

• Эксперт по атрибутам (30M): Извлекает цвет, размер, материал.  

• Эксперт по совместимости (70M): Проверяет совместимость товаров.  

• Маршрутизатор (5M): Определяет, какие эксперты нужны для запроса.  

Преимущества:  

• Параллелизация: Эксперты работают параллельно.  

• Экономия: Активируются только нужные эксперты.  

• Обновляемость: Можно дообучать одного эксперта, не трогая других.  

Архитектура 2: Ранний выход (Early Exit)  

Идея: Не прогонять весь 32-слойный Transformer для простых запросов. Выходить раньше, если модель уже "уверена".  

Как работает:  

1. На выходах промежуточных слоев (например, 6, 12, 18) ставятся классификаторы.  

2. Если классификатор на 6-м слое выдаёт уверенность >95% — возвращаем ответ сразу.  

3. Для сложных запросов идём до конца.  

Для онтологии: Простые фактологические запросы обрабатываются за 6 слоёв, сложные логические — за все 32.  

Архитектура 3: Многоголовая классификация (Multi-Head для онтологии)  

Задача: Нужно определить несколько аспектов одновременно (интент + сущности + тональность).  

Решение: Общая энкодерная часть + несколько "голов" для разных задач.  

Архитектура 4: Нейросетевые онтологические графы (Graph Neural Networks + Tiny LLM)  

Для сложных онтологий с множеством отношений:  

1. GNN обрабатывает граф онтологии, создавая векторные представления сущностей.  

2. Маленькая LLM (1-3B) получает на вход:  

   • Запрос пользователя  

   • Векторы релевантных сущностей из GNN  

3. LLM генерирует ответ, используя семантику онтологии.  

Архитектура 5: Дистилляция онтологических знаний (Knowledge Distillation)  

Задача: Ужать большую онтологическую модель (например, 70B) в маленькую (3B) с минимальной потерей качества.  

Процесс:  

1. Учитель: Большая модель, обученная на полной онтологии.  

2. Ученик: Маленькая модель (3B).  

3. Обучение: Ученик учится не только на правильных ответах, но и на распределении вероятностей учителя.  

Практический кейс: Система диагностики по онтологии симптомов (7→1B)  

Исходная система: GPT-4 (1700B), latency 2с, $0.01 за запрос.  

Цель: Модель <1B, работающая на CPU, latency <100мс.  

Решение:  

1. Архитектура: Early Exit Transformer (12 слоёв, выходы на 4 и 8 слое).  

2. Данные: 50K примеров "симптомы → возможные причины" из медицинской онтологии.  

3. Обучение: Дистилляция с GPT-4 + дообучение.  

4. Квантование: Q4_K_M → размер 650 МБ.  

Результат:  

• Качество: 92% против 96% у GPT-4 для простых случаев.  

• Latency: 75 мс на CPU.  

• Стоимость: В 1000 раз дешевле в эксплуатации.  

• Развертывание: Может работать на мобильном устройстве врача.  

Инструменты для создания специализированных архитектур:  

1. JAX/Flax: Для экспериментальных архитектур.  

2. Tinygrad / MLX (Apple): Для сверхэффективного инференса.  

3. Apache TVM: Для компиляции моделей под конкретное железо.  

4. ONNX Runtime: Для кроссплатформенного развертывания.  

Когда какую архитектуру выбирать:  

Вывод:    
Не пытайтесь впихнуть сложную онтологию в стандартную архитектуру LLM. Специализированные архитектуры дают выигрыш 10-100x в производительности при том же или лучшем качестве для узких задач. Инвестируйте время в проектирование архитектуры, которая отражает структуру вашей онтологии: если знания иерархичны — используйте ранний выход, если модульны — MoE, если графовые — GNN. Маленькая, но правильно спроектированная модель превзойдёт большую универсальную в своей предметной области.