¿En qué se diferencia sparse MoE de dense MoE?

Sparse MoE (Mezcla Escasa de Expertos) y Dense MoE son arquitecturas de modelos que utilizan varias subredes de expertos, pero difieren en la forma en que activan estos expertos.

• Dense MoE: todos los expertos se activan y participan en el procesamiento de cada ejemplo de entrada. Esto requiere mayores recursos computacionales, ya que cada experto procesa los datos.

• Sparse MoE: solo se activa un pequeño subconjunto de expertos para cada ejemplo de entrada (por ejemplo, 1 o 2 de muchos). Esto permite reducir significativamente la carga computacional, manteniendo una alta capacidad del modelo.

Por lo tanto, la principal diferencia es que el sparse MoE selecciona y utiliza solo una parte de los expertos para cada entrada, lo que hace que el modelo sea más eficiente y escalable, especialmente en grandes modelos de lenguaje.