単一巨大なニューラルネットワークではなく複数小さなモデルを使用するアプローチに反論する意見はありますか？
単一巨大ニューラルネットワークと比較して、複数小さなモデル（MoEアーキテクチャ）を使用するアプローチはいくつかのメリットがありますが、欠点も存在します。反対意見として以下の点が挙げられます：
学習コスト: 複数小さなモデルでは各専門家ごとに個別にトレーニングされるため全体的な学習コストが増加します。
過剰適合: 小さなモデル集合内で十分多くのバリエーションや重要性評価が行われていない場合、特定のパターンや情報源へ偏った結果や過剰適合が発生する可能性があります。
計算効率: 多数の小さなモデルを同時に処理・管理する必要性から計算資源やメモリ消費量が増加し、効率面で課題が生じる可能性もあります。
これらは単一巨大ニューラルネットワークよりも多少制約された観点から示唆されており、「どちら」でも完全解決策ではありません。