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。