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RevMUX: Reversible Adapter Data Reuse for Efficient Batch Inference in LLMs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了RevMUX框架，通过参数高效的数据复用和可逆设计，提高大语言模型处理并发查询的效率。实验显示，该框架在提升推理效率的同时，保持了良好的分类性能。
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关键要点
- 本文介绍了RevMUX框架，旨在提高大语言模型处理并发查询的效率。
- RevMUX框架通过参数高效的数据复用和可逆设计来实现数据的有效分离和恢复。
- 实验结果表明，RevMUX显著提高了大语言模型的推理效率。
- RevMUX在提升推理效率的同时，保持了良好的分类性能。
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