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提升推理效率：释放参数共享的预训练语言模型的力量
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种利用神经常微分方程构建的技术，提高了参数共享的预训练语言模型的推理效率，并实现了更大的推理加速。实验结果证明了该方法在自回归和自编码 PLMs 上的有效性，并为在资源受限环境中更高效地利用参数共享模型提供了新的见解。
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关键要点
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参数共享的预训练语言模型（PLMs）在资源受限环境中有效降低模型存储和内存成本。
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本文利用神经常微分方程（ODEs）构建了一种提高参数共享 PLMs 推理效率的技术。
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提出了一种简单的预训练技术，实现了更大的推理加速。
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实验结果证明了该方法在自回归和自编码 PLMs 上的有效性。
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为在资源受限环境中更高效地利用参数共享模型提供了新的见解。
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