本文提出了两种新的数据集剪枝方法，可以在不牺牲下游性能的情况下，将源数据类别剪枝达到40%至80%，在预训练阶段实现了显著的2至5倍加速。该方法具有广泛的适用性，可以改进其他计算密集型的传输学习技术。
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