华为诺亚实验室的研究人员提出了一种极致压缩检查点技术，能够无损压缩模型70倍，降低训练中的存储开销。实验结果表明，该方法在大语言模型和视觉模型上都取得了很好的效果。
本文研究了Soft Prompt Tuning (SPT)在跨语言传递中的潜力，通过冻结模型参数并只训练软提示，减少了计算成本和存储开销，增强了对远离语言的跨语言传递性能。同时探索了软提示相关因素对跨语言传递性能的影响。
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