Каква е разликата между sparse MoE и dense MoE?

Sparse MoE (Редки Смес от Експерти) и Dense MoE са архитектури на модели, които използват няколко експертни подмрежи, но се различават по начина на активиране на тези експерти.

• Dense MoE: всички експерти се активират и участват в обработката на всеки входен пример. Това изисква повече изчислителни ресурси, тъй като всеки експерт обработва данните.

• Sparse MoE: активира се само малък поднабор от експерти за всеки входен пример (например, 1 или 2 от много). Това позволява значително намаляване на изчислителната натовареност, като същевременно се запазва висока капацитет на модела.

Основната разлика е, че sparse MoE избира и използва само част от експертите за всеки вход, което прави модела по-ефективен и мащабируем, особено при големи езикови модели.