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Faster Parameter-Efficient Tuning with Token Redundancy Reduction
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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。
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关键要点
- 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。
- FPET在保持高存储效率的同时，实验结果表明其在推理速度和内存效率上优于传统方法。
- FPET的性能与先进的参数高效调优方法相当。
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