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动态设备上大型语言模型的自适应自监督学习策略
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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
本文介绍了一种名为Crayon的方法，用于在移动设备上定制大型语言模型。通过构建多样化的基础适配器并融合成定制化适配器，无需额外训练即可实现定制化。还开发了设备-服务器混合推理策略，提高复杂查询处理能力。新基准测试集验证了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种名为Crayon的方法，用于在移动设备上定制大型语言模型。
- 通过构建多样化的基础适配器并融合成定制化适配器，无需额外训练即可实现定制化。
- 开发了设备-服务器混合推理策略，提高复杂查询处理能力。
- 新基准测试集验证了该方法的有效性。
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