提升推理效率：释放参数共享的预训练语言模型的力量
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。参数共享的预训练语言模型（PLMs）已成为资源受限环境中成功的方法，在不牺牲性能的情况下显著降低了模型存储和内存成本。本文利用神经常微分方程（ODEs）构建了一种简单的技术，提高了参数共享 PLMs 的推理效率，并提出了一种简单的预训练技术，实现了更大的推理加速。实验结果证明了我们方法在自回归和自编码 PLMs 上的有效性，并对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。
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。
