Quelle est la différence entre sparse MoE et dense MoE?

Sparse MoE (Mixture Sparse d'Experts) et Dense MoE sont des architectures de modèles utilisant plusieurs sous-réseaux d'experts, mais diffèrent par leur méthode d'activation de ces experts.

• Dense MoE : tous les experts sont activés et participent au traitement de chaque exemple d'entrée. Cela nécessite plus de ressources computationnelles, car chaque expert traite les données.

• Sparse MoE : seul un petit sous-ensemble d'experts est activé pour chaque exemple d'entrée (par exemple, 1 ou 2 sur beaucoup). Cela permet de réduire considérablement la charge de calcul tout en conservant une haute capacité du modèle.

Ainsi, la principale différence est que le sparse MoE sélectionne et utilise uniquement une partie des experts pour chaque entrée, ce qui rend le modèle plus efficace et évolutif, surtout dans les grands modèles linguistiques.