一次推理解决复合问题：基于MoE的大语言模型知识模块可扩展融合推理架构MeteoRA
南京大学团队提出MeteoRA框架，解决了大语言模型中多LoRA适配器的任务感知与切换难题。该框架基于混合专家模型（MoE），可高效复用多个特定任务的LoRA适配器，并提出前向加速策略，实现了约4倍的效率提升。实验结果显示，使用MeteoRA的大语言模型能够在一次推理中处理多达10个不同任务，显著提升了复合任务处理能力。该研究已被ICLR 2025接收，为大语言模型的多任务处理提供了新的解决方案。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/2XMV98yCzxwkfvH0LS_6Yw
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