Llamba是一种高效的循环语言模型，源自Llama-3.x，旨在克服变压器模型在推理吞吐量和大批量处理上的局限。该模型通过跨架构蒸馏，优化了速度、内存效率和性能，特别适用于智能手机和边缘平台。

该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在大规模数据集上实验，提取可部署的子网络。实验结果表明，task-MoE在WMT上的表现比token-MoE高1.0 BLEU，保留所有收益并与蒸馏后的student模型推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE提高了推理吞吐量2.6倍。

该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在大规模数据集上实验，提取可部署的子网络。实验结果表明，task-MoE模型在多种语言对上的表现优于token-MoE模型，并且推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE模型提高了推理吞吐量。

该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在大规模数据集上实验，提取可部署的子网络。实验结果表明，task-MoE模型在多种语言对上的表现优于token-MoE模型，并且推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE模型提高了推理吞吐量2.6倍。

该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在大规模数据集上实验，能够从大型稀疏模型中提取更小、可部署的子网络。实验结果显示，task-MoE在WMT上的表现比token-MoE高1.0 BLEU，并且推理成本相同。在扩展到200种语言对时，task-MoE提高了推理吞吐量2.6倍。

本文介绍了一种新的注意力模型Mamba，它基于SSM架构，具有线性复杂度和5倍推理吞吐量。Mamba在多个模态上表现出SOTA水平，在预训练和下游任务上都优于同类模型。作者认为Mamba是通用序列模型骨干的有力候选者。

该论文研究了不同粒度的MoE模型中的路由策略，通过任务级路由在数据集上进行实验，能够从大型稀疏模型中提取更小、可部署的子网络。实验结果表明，task-MOE在30种语言对上的表现平均比token-MoE高1.0 BLEU，并且能够保留所有收益。同时，当扩展到200种语言对时，task-MoE表现相近，并且提高了推理吞吐量2.6倍。