専門家の数を増やすことには以下のような影響が考えられます：
予測精度の向上: 専門家の数を増やすことで、異なるドメインやスロットに対する予測精度が向上します。各専門家が特定のクラスターに焦点を当てることで、より適切な予測が可能となります。
過学習のリスク: 専門家の数を過剰に増やすと、過学習のリスクが高まります。過学習が発生すると、未知のデータに対する汎化性能が低下する可能性があります。
計算コストの増加: 専門家の数が増えると、モデルの計算コストも増加します。大規模なモデルや複雑なアーキテクチャを採用する場合、計算リソースやトレーニング時間に影響を与える可能性があります。
これらの要素を考慮しながら、適切な専門家の数を選択することが重要です。