本研究通过对大语言模型进行适应和扩展，探究了构建语言专属大语言模型的方法。发现词汇扩展和持续微调可以提高模型效率，适应方法取决于语言。适应以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。该研究为构建语言专属大语言模型提供了基础。

本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过分解预训练矩阵并只更新低秩部分，实现了对模型的适应。该方法还提出了量化部分的整数线性规划形式，可以动态配置量化参数。实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。

本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过矩阵分解和量化部分的更新，实现了对预训练模型的适应。实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。

本研究通过对大语言模型进行适应和扩展，探究了构建语言专属大语言模型的方法。实验结果表明，通过词汇扩展和持续微调可以提高大语言模型的效率和任务性能。适应方法的选择取决于语言，简单的方法在各种实验中表现良好。相比适应多语言模型，以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。这项工作为构建语言专属大语言模型提供了基础。

本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过分解预训练矩阵并只更新低秩部分，实现了对模型的适应。该方法还提出了量化部分的整数线性规划形式，可以动态配置量化参数。实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。

该研究使用UniPELT框架和PromptTuning层提出了一种新的适应方法，减少了可训练参数的数量。通过对三个数据集的评估，结果表明该方法在性能上与其他策略相当，但需要更少的参数。研究强调了适配器在高性能和资源消耗方面的潜力。

该研究发现预训练视觉-语言模型与先进适应方法相结合在深假检测中有效。通过简单的适应策略，使用较少的训练数据，该模型在准确率上超过先前方法。在严格测试中，该模型在不同数据集中展现了实际适用性。

本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过矩阵分解和量化部分的更新实现。实验结果表明，该方法在适应不同模型时优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。

该论文介绍了一种名为Hydra的适应方法，利用预训练权重经过线性组合来明确leveraging预训练权重的适应方法，并改善了学习特征在不同下游任务中的泛化性能。实验证明了Hydra方法的高效性和卓越性能，并展示了它在各种应用中的潜在影响和效果。