密集模型 vs MoE模型

密集模型 vs MoE模型

并非所有AI模型都以相同方式构建。两种最重要的架构是密集模型和混合专家（MoE）模型。它们采用非常不同的方法来解决相同的问题，各有优缺点。

密集模型为每个输入激活其所有参数。如果一个模型有70亿参数，每个参数都为处理每个token做出贡献。这简单直接。像Llama和Mistral这样的密集模型很好理解，且往往更可预测。

MoE模型采用模块化方法。它不是一个巨大的网络，而是有许多称为专家的小型网络，外加一个路由器来决定每个输入使用哪些专家。当你给模型一个提示时，路由器会检查它并将其发送给少数专家，可能是100个中的2个或4个。

MoE的优势在于效率。一个具有1000亿参数的密集模型每次计算使用全部1000亿。MoE模型可能总共有1000亿参数，但每个token只激活100亿。这意味着它比相同总大小的密集模型每个token快得多。

但也有权衡。MoE模型需要更多内存，因为所有专家都必须加载，即使只有少数被使用。它们也可能更难训练且更不可预测。Mixtral 8x7B和GPT-4使用MoE架构，而Llama和Falcon使用密集架构。