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TT-LoRA MoE：统一参数高效微调和稀疏专家混合模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出TT-LoRA MoE框架，结合参数高效微调与稀疏专家混合路由，解决大型模型部署的可扩展性问题，显著提升多任务推理的计算效率与灵活性。
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关键要点
- 本研究提出TT-LoRA MoE框架，结合参数高效微调与稀疏专家混合路由。
- TT-LoRA MoE框架解决了大型模型部署中的可扩展性问题。
- 该方法保留了低秩适配器的内存效率。
- 在多任务推理中，TT-LoRA MoE显著提高了计算效率和灵活性。
- TT-LoRA MoE超越了现有方法，为多任务推理的实际应用和可扩展性提供了新的解决方案。
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