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D²-MoE是一种专为基于Mixture of Experts（MoE）的大型语言模型（LLM）设计的高效压缩方案。通过其独特的Delta Decompression技术，该方案能够在无需额外训练的情况下显著减少模型参数，同时保持模型的性能。D²-MoE支持多种模型架构，如Mixtral和DeepSeek，具有广泛的适用性。

D²-MoE的特点:

1. 无需额外训练即可显著减少模型参数
2. 通过Delta Decompression技术，压缩效率提升，模型性能保持良好
3. 支持多种模型，如Mixtral和DeepSeek，适用性广泛

D²-MoE的功能:

1. 用于压缩基于MoE的大型语言模型
2. 在保持模型性能的同时减少模型参数
3. 适用于多种模型架构，如Mixtral和DeepSeek

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