MoAアーキテクチャは、複数のLoRAモジュールを柔軟に組み合わせることで、異なるドメイン固有の能力を単一の大規模言語モデルで学習する効率的なマルチタスクファインチューニング手法を提供します。このアプローチは、異なるタスク間の干渉やトレーニング中の不安定性を解決し、各LoRAモジュールが新しいドメインに迅速に適応できるよう設計されています。さらに、MoAは問題解決用に適切なLoRAエキスパートを柔軟に選択するためのルーティング戦略も導入しており、未知のドメイン内で問題を解決する際に非常に効果的です。