Qual é a diferença entre sparse MoE e dense MoE?

Sparse MoE (Mistura Esparsa de Especialistas) e Dense MoE são arquiteturas de modelos que utilizam várias sub-redes de especialistas, mas diferem na forma como ativam esses especialistas.

• Dense MoE: todos os especialistas são ativados e participam no processamento de cada exemplo de entrada. Isso requer mais recursos computacionais, pois cada especialista processa os dados.

• Sparse MoE: apenas um pequeno subconjunto de especialistas é ativado para cada exemplo de entrada (por exemplo, 1 ou 2 de muitos). Isso permite reduzir significativamente a carga computacional, mantendo uma alta capacidade do modelo.

Assim, a principal diferença é que o sparse MoE seleciona e usa apenas uma parte dos especialistas para cada entrada, tornando o modelo mais eficiente e escalável, especialmente em grandes modelos de linguagem.