查找专家混合模型 (Mixture of Lookup Experts, MoLE)论文 – 优化MoE推理效率的查表技术

MoLE是一种针对混合专家模型（MoE）的优化架构，通过查表技术显著提升推理效率并减少显存使用。其核心创新是在推理前将专家网络重新参数化为查找表（LUTs），根据输入ID直接检索预计算结果，同时支持将专家卸载到存储设备。实验表明，在相同计算资源下，MoLE的推理速度可与密集模型媲美，且比传统MoE更快，同时保持模型性能不变。该技术特别适合大型语言模型等需要高参数规模和低延迟的场景。

查找专家混合模型 (Mixture of Lookup Experts, MoLE)的特点:

1. 推理优化：专家被重新参数化为查找表，直接检索结果无需实时计算
2. 显存节省：支持将专家卸载到存储设备，动态加载减少VRAM占用
3. 零通信开销：推理过程无需专家间通信，速度比传统MoE快
4. 性能保持：在相同FLOPs下达到与原始MoE相当的模型精度
5. 硬件兼容：支持GPU/CPU环境，适配资源受限的部署场景

查找专家混合模型 (Mixture of Lookup Experts, MoLE)的功能:

1. 大型语言模型的高效推理部署
2. 边缘设备上的低显存模型运行
3. 需要实时响应的AI应用场景
4. 研究者优化MoE架构的基准方案
5. 计算机视觉/多模态模型的潜在扩展应用

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