Sparse MoE ile dense MoE arasındaki fark nedir?

Sparse MoE (Seyrek Uzmanlar Karışımı) ve Dense MoE, birkaç uzman alt ağı kullanan model mimarileridir, ancak bu uzmanların aktivasyon şekilleriyle farklılık gösterir.

• Dense MoE: tüm uzmanlar etkinleştirilir ve her giriş örneğinde işlemeye katılırlar. Bu, her uzman verileri işlerken daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir.

• Sparse MoE: her giriş örneği için sadece küçük bir uzman alt kümesi etkinleştirilir (örneğin, birçok uzman arasından 1 veya 2). Bu, yüksek model kapasitesini koruyarak hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltır.

Bu nedenle, temel fark, sparse MoE'nin her giriş için sadece bir kısmını seçip kullanmasıdır, bu da modeli daha verimli ve ölçeklenebilir hale getirir, özellikle büyük dil modellerinde.