KAPITEL 1.9 · MODELL-ARCHITEKTUREN & VARIANTEN

Architecture Comparison: Dense vs MoE vs Hybrid

Drei fundamentale Architektur-Paradigmen und ihre Trade-offs: Simplizität vs Effizienz vs Innovation

Model Architecture Comparison bildet den Abschluss von Kapitel 1: Mit dem Wissen über alle Transformer-Komponenten können wir nun die drei großen Architektur-Paradigmen vergleichen. Dense Transformer (GPT-4, Claude), Mixture of Experts (Mixtral, DeepSeek) und Hybrid-Modelle (Mamba) haben jeweils klare Stärken und Trade-offs.

📖 Lern-Kontext ▼
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Lernziele

  • Die Trade-offs zwischen Dense, MoE und Hybrid-Architekturen verstehen
  • Wissen, warum Dense trotz Effizienz-Nachteilen Production dominiert
  • Einschätzen können, welche Architektur für welchen Use Case optimal ist
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Kontext: Wo sind wir?

Synthese Kapitel 1 Abschluss

Nach dem Durcharbeiten aller Transformer-Komponenten (Tokenisierung → Embedding → Position → Attention → Multi-Head → FFN → Residual/Norm → Block) steht nun die Gesamtperspektive: Wie variieren reale Modelle diese Grundbausteine?

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Warum wichtig

Die Wahl der Architektur bestimmt Kosten, Latency und Deployment-Komplexität. MoE kann 10× effizienter sein, aber braucht komplexes Load-Balancing. Hybrid ermöglicht unbegrenzten Kontext, aber Reasoning-Qualität ist noch nicht auf Dense-Level. Diese Trade-offs zu verstehen hilft bei der Modellauswahl.

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Key Takeaways

  • Dense: Alle Parameter aktiv, einfaches Training, 100% Production-Ready
  • MoE: Nur Top-k Experts aktiv, skaliert Parameter bei gleichem Compute
  • Hybrid: O(n) statt O(n²), unbegrenzter Kontext, aber noch Forschungsphase
🔴 Dense (Transformer Standard)
Alle Parameter sind für jeden Token aktiv. Basis: Vaswani et al. Attention is All You Need.
Parameter
Alle aktiv
Inference Speed
Langsam (groß)
Training
Einfach, stabil
Context
Bis ~200K
Modelle: GPT-4, Claude 3.5, Llama 3.1 405B
🟢 Sparse MoE (Mixture of Experts)
Nur Top-k Experten aktiv pro Token. Skaliert Parameter bei gleichem Compute.
Parameter
Meiste inaktiv
Inference Speed
Schnell (Top-k)
Training
Komplexer (Load Bal.)
Context
Standard
Modelle: Mixtral 8×7B, DeepSeek V3
🔵 Hybrid (Moderne Innovationen)
Kombination von Attention + Linear RNNs oder State-Machines. Reduziert O(n²) Komplexität.
Parameter
Effizient
Inference Speed
Sehr schnell
Training
Neu, erforscht
Context
Unbegrenzt
Modelle: Mamba, Hydra, RWKV
Eigenschaft Dense MoE Hybrid
Speicherkomplexität O(n) Attention, O(d²) FFN O(n) Router, O(d) Expert O(1) oder O(n) je Design
Trainierbarkeit Einfach, konvergiert gut Instabil, braucht Balancing Noch erforscht
Inferenz Latency O(n) mit KV-Cache O(log n) Router + Top-k O(1) ideal
Long Context Flash Attention → 200K Gleich wie Dense Unbegrenzt möglich
Deployment Standard, viele Optimierungen Komplexer Routing Noch nicht mainstream
Production-Readiness 100% erprobt 95% (Mixtral, DeepSeek) 50% (forschend)
📊
Dense dominiert Production
GPT-4, Claude, Llama alle dense. Simplizität in Training & Deployment schlägt Efficiency-Gains von MoE. KV-Cache + Flash Attention genug.
⚡
MoE = Effizienzmultiplier
Mixtral 8×7B: 13B aktiv, aber 47B gesamt. Spart Compute während viele Parameter behält. Aber Router Overhead + Load-Balancing komplex.
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Hybrid Frontier 2025+
Mamba, State Space Models: O(n) statt O(n²). Unbegrenzter Context theoretisch. Aber Reasoning-Fähigkeiten noch nicht auf Attention-Level.
💡
Wahl hängt ab von:
Latency-Requirements: Hybrid. Accuracy Priorität: Dense. Cost-Effizienz: MoE. Unbegrenzte Context: Hybrid. Production: Dense.
📈
Scaling Laws unterschiedlich
Dense: Power-Law mit Parametern. MoE: Sub-linear (Router-Overhead). Hybrid: Unbekannt (noch nicht gekalibriert).
🔮
Zukunft: Hybrid + Dense Mix
Wahrscheinlich nicht Hybrid allein, sondern Hybrid für lange Sequence, Dense für Reasoning. Oder Hybrid Router wählt Dense Blocks.