Wat is het verschil tussen sparse MoE en dense MoE?

Sparse MoE (Sporadische Mengeling van Experts) en Dense MoE zijn modelarchitecturen die meerdere expert-netwerken gebruiken, maar verschillen in de manier waarop deze experts worden geactiveerd.

• Dense MoE: alle experts worden geactiveerd en nemen deel aan de verwerking van elk invoervoorbeeld. Dit vereist meer rekenbronnen, omdat elke expert de gegevens verwerkt.

• Sparse MoE: slechts een klein subset van experts wordt voor elk invoervoorbeeld geactiveerd (bijvoorbeeld 1 of 2 van velen). Dit maakt het mogelijk om de rekenbelasting aanzienlijk te verminderen, terwijl de hoge modelcapaciteit behouden blijft.

Het belangrijkste verschil is dat sparse MoE slechts een deel van de experts selecteert en gebruikt voor elke invoer, waardoor het model efficiënter en schaalbaarder wordt, vooral bij grote taalmodellen.