Sparse MoE və dense MoE arasındakı fərq nədir?

Sparse MoE (Səpərs Mixturası Ekspertləri) və Dense MoE modellərin arxitekturalarıdır, bunlar bir neçə ekspert şəbəkəsini istifadə edir, lakin bu ekspertlərin aktivləşdirilməsi üsulunda fərqlənirlər.

• Dense MoE: bütün ekspertlər aktivləşdirilir və hər giriş nümunəsində iştirak edir. Bu, hər ekspertin məlumatları işləməsi üçün daha çox hesablama resursu tələb edir.

• Sparse MoE: hər giriş nümunəsi üçün yalnız kiçik bir ekspert alt dəstəsi aktivləşdirilir (məsələn, çox ekspertlərdən 1 və ya 2). Bu, hesablamanın yükünü əhəmiyyətli dərəcədə azaldır, eyni zamanda yüksək model tutumunu saxlayır.

Əsas fərq odur ki, sparse MoE hər giriş üçün yalnız bir hissəsini seçir və istifadə edir, bu da modeli daha səmərəli və miqyaslana bilən edir, xüsusən böyük dil modellərində.