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MoE$^2$: Optimizing Collaborative Inference for Edge Large Language Models
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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
本研究提出了MoE$^2$框架，旨在优化边缘大型语言模型的协同推理，解决推理性能挑战。该方法在能量和延迟限制下实现专家选择的最佳权衡，表现优于现有基线。
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关键要点
- 本研究提出了MoE$^2$框架，旨在优化边缘大型语言模型的协同推理。
- MoE$^2$框架解决了边缘大型语言模型在推理性能方面的挑战。
- 该方法在能量和延迟限制下实现专家选择的最佳权衡。
- 研究表明，MoE$^2$在不同延迟和能量预算之间表现优于现有基线。
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