MoTA架构：用4MB的LoRA适配器替代海量Context，推理存储成本降百倍
EyalToledano · x · 2026-07-30
作者提出了 MoTA (Mixture of Tuned Adapters) 架构，旨在解决大模型上下文窗口带来的显存消耗问题。
- 痛点：传统方式将文档放入 Context 处理时，KV Cache 会随文档长度线性增长，代价高昂。
- 方案：通过仅 4-5MB 的 LoRA 适配器，将稳定知识（如产品文档、品牌风格）直接植入模型权重。推理时在共享基座模型上动态加载这些微小适配器，可节省超过 100 倍的存储空间。
- 适用场景：适合稳定且需要模型自然掌握的知识，无需占用 Context 预算；但不适合处理频繁变动的实时数据或需要逐字精确引用的场景。
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