本研究提出了一种新的稀疏微调框架，通过识别重要神经元进行微调，优化基础模型在有限计算资源下的表现，显著提高内存效率并保持精度。

最近的研究发现，在多语言语言模型中引入语言模块化可以通过使用稀疏微调的语言子网络来更好地引导跨语言共享。稀疏微调可能减少子网络的语言专门化，更倾向于进行跨语言共享。