詳細解釋
稠密模型（Dense Model）是與moe|稀疏混合專家模型相對的概念，指在每一次前向傳播過程中，模型會激活全部參數的神經網絡 (類神經網路)架構。
在稠密模型中，無論輸入是什麼，所有神經元都會參與計算。這與稀疏模型（如MoE）形成對比——後者只激活部分專家子網絡。
稠密模型的特點：
- 計算可預測：每次推理成本相同
- 部署較簡單：不需要複雜的路由機制
- 記憶體需求固定：需要載入全部參數
代表模型包括早期的GPT (生成式預訓練變換器)系列、llama|Llama等。隨著模型規模增大，稠密模型面臨計算效率瓶頸，因此催生了sparse-architectures|稀疏架構的研究。