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CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Models Based on Token-Level Routing
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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
本文提出了CITER框架，通过令牌级路由策略实现小型与大型语言模型的高效协作，显著降低推理成本，同时保证生成高质量内容，适用于实时和资源受限的应用。
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关键要点
- CITER框架旨在解决大语言模型推理过程中的高计算成本问题。
- 该框架通过令牌级路由策略实现小型与大型语言模型之间的高效协作。
- 研究表明，CITER在保证生成高质量内容的同时，显著降低了推理成本。
- CITER为实时和资源受限的应用提供了有前景的解决方案。
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