Comparación de MoE vs. Transformers Densos vs. Modelos Sparsos

Los modelos de IA actuales usan tres estrategias principales para escalar y mejorar la eficiencia:

1️⃣ Transformers Densos (Dense Transformers) → Como GPT-4, usan todos los parámetros en cada paso.
2️⃣ Modelos Sparsos (Sparse Transformers) → Reducen cálculos usando atención dispersa.
3️⃣ MoE (Mixture of Experts) → Activan solo una parte del modelo, ahorrando cómputo.

Veamos cómo se comparan en términos de eficiencia, calidad y escalabilidad. 🚀

1. Diferencias Clave

2. ¿Cómo Funcionan en la Práctica?

🔹 Transformers Densos: Máxima Potencia, Máximo Costo

📌 Ejemplo: GPT-3 usa 175B parámetros y en cada inferencia usa todos ellos.
✔️ Ventaja: Consistencia y alta calidad.
❌ Desventaja: Costo enorme en entrenamiento e inferencia.

import torch.nn as nn

class DenseTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)  # Usa todos los parámetros siempre

🔹 Modelos Sparsos: Menos Cálculo, Pero con Sacrificios

Ejemplo: Reformer usa atención dispersa para reducir cálculos en secuencias largas.
Ventaja: Ahorra memoria y mejora eficiencia.
Desventaja: Puede perder contexto en secuencias largas.

from transformers import ReformerModel

model = ReformerModel.from_pretrained("google/reformer-crime-and-punishment")
outputs = model(input_ids)  # Solo usa parte de la matriz de atención

🔹 MoE: Solo los Expertos Necesarios

Ejemplo: Switch Transformer usa 32 expertos, pero activa solo 2 por inferencia.
Ventaja: Menos cálculo con alta calidad.
Desventaja: Complicado de entrenar y balancear expertos.

import torch

class MoEGating(nn.Module):
    """Gating Network para MoE"""
    def __init__(self, num_experts=4, top_k=2):
        super().__init__()
        self.gating = nn.Linear(128, num_experts)
        self.top_k = top_k

    def forward(self, x):
        gate_scores = torch.softmax(self.gating(x), dim=-1)
        topk_values, topk_indices = torch.topk(gate_scores, self.top_k)
        return topk_indices, topk_values  # Solo activa algunos expertos

3. Comparación en Escenarios Claves

🔹 Inferencia en Tiempo Real

• MoE gana → Solo activa expertos necesarios.
• Transformers densos pierden → Usan todos los parámetros y son lentos.
• Modelos sparsos son intermedios → Ahorran cómputo, pero requieren pasos adicionales.

Ejemplo: Modelos como Gemini usan MoE para responder más rápido en preguntas complejas.

🔹 Entrenamiento en GPUs

• Modelos Sparsos y MoE son eficientes → Menos cálculos en cada batch.
• Transformers densos consumen más VRAM → Necesitan más GPUs.
• MoE necesita optimización → Se debe balancear el uso de expertos para evitar cuellos de botella.

Ejemplo: Google entrenó Switch Transformer (MoE) con 4x menos cómputo que GPT-3.

🔹 Escalabilidad a Modelos Más Grandes

• MoE es la mejor opción → Puede crecer sin aumentar costos linealmente.
• Transformers densos escalan mal → Más parámetros = Más gasto.
• Modelos sparsos dependen de la implementación → Algunos pierden precisión al crecer.

Ejemplo: DeepSeek usa MoE para escalar modelos grandes sin un costo prohibitivo.

Conclusión: ¿Cuál es Mejor?

En la práctica, las grandes empresas como OpenAI, Google y DeepSeek están apostando por MoE, ya que permite escalar modelos sin que el costo de inferencia se dispare.