BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-26T00:00:00Z

Faster Parameter-Efficient Tuning with Token Redundancy Reduction

📝

内容提要

本研究提出了一种新的参数高效调优（FPET）方法，旨在解决大型预训练模型的推理延迟和计算开销问题。FPET通过引入令牌冗余减少模块，提高了推理速度和训练效率，同时保持高存储效率，实验结果表明其在推理速度和内存效率上优于传统方法。

🏷️

标签

FPET 参数高效调优 存储效率 推理速度 计算开销