Чем sparse MoE отличается от dense MoE?

Sparse MoE (Sparse Mixture of Experts) и Dense MoE — это архитектуры моделей, использующие несколько экспертных подсетей (experts), но отличаются по способу активации этих экспертов.

• Dense MoE: все эксперты активируются и участвуют в обработке каждого входного примера. Это требует больших вычислительных ресурсов, так как каждый эксперт обрабатывает данные.

• Sparse MoE: активируется только небольшой поднабор экспертов для каждого входного примера (например, 1 или 2 из многих). Это позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку, сохраняя при этом высокую модельную емкость.

Таким образом, основное отличие в том, что sparse MoE выбирает и использует только часть экспертов для каждого входа, что делает модель более эффективной и масштабируемой, особенно в больших языковых моделях.