En los últimos meses, hemos oído cada vez más hablar de los “Modelos MoE” (Mixture of Experts) en el contexto de la IA generativa. Pero ¿qué significa exactamente este enfoque y por qué grandes actores como OpenAI, Google o Mistral lo están priorizando?
¿Qué es un modelo Mixture of Experts?
Un modelo MoE es una arquitectura que divide el trabajo entre múltiples “expertos” o subconjuntos de parámetros, y solo activa algunos de ellos para cada tarea. En lugar de usar todos los parámetros del modelo cada vez que generamos una respuesta, solo se usan los más relevantes, lo que mejora la eficiencia sin sacrificar la calidad.
Por ejemplo: si haces una pregunta sobre historia, el modelo activa a los "expertos" en historia, ignorando los que dominan, digamos, biología o matemáticas.
¿Por qué importa?
-
Escalabilidad sin coste exponencial: los modelos MoE pueden ser enormes (billones de parámetros), pero solo una fracción se usa en cada inferencia. Esto reduce el uso de energía y tiempo de cálculo.
-
Especialización: cada “experto” puede afinarse mejor para tareas concretas. Esto permite mayor precisión y coherencia contextual.
-
Adaptabilidad: las empresas pueden entrenar nuevos expertos sin rehacer el modelo completo.
Google con Gemini, OpenAI con sus modelos internos y Mistral con el reciente Mixtral ya están utilizando este sistema. En resumen, MoE está marcando la dirección hacia modelos más grandes, pero más eficientes.
👉 Si te interesa entender cómo funcionan estos modelos en herramientas reales, puedes leer nuestro artículo sobre la evolución de ChatGPT desde 2022 hasta 2025.