Kuo skiriasi sparse MoE nuo dense MoE?

Sparse MoE (Retas Mišrios Ekspertų) ir Dense MoE yra modelių architektūros, kurios naudoja kelis ekspertų tinklus, tačiau skiriasi jų aktyvavimo būdu.

• Dense MoE: visi ekspertai yra aktyvuojami ir dalyvauja kiekvieno įvesties pavyzdžio apdorojime. Tai reikalauja didesnių skaičiavimo išteklių, nes kiekvienas ekspertas apdoroja duomenis.

• Sparse MoE: aktyvuojama tik nedidelė ekspertų dalis kiekvienam įvesties pavyzdžiui (pavyzdžiui, 1 arba 2 iš daugelio). Tai leidžia žymiai sumažinti skaičiavimo apkrovą, išlaikant aukštą modelio talpą.

Pagrindinis skirtumas tas, kad sparse MoE pasirenka ir naudoja tik dalį ekspertų kiekvienam įėjimui, todėl modelis tampa efektyvesnis ir mastelio keičiamas, ypač dideliuose kalbos modeliuose.