该文汇总多项研究：KMMLU韩语基准涵盖45个学科3.5万题，GPT-4准确率59.95%，低于人类的62.6%；EVE统一视觉语言模型提升下游性能；多语言E5嵌入模型支持百种语言；KELIP用11亿图文对训练韩英双语模型；EE-LLM框架加速大模型训练推理；另有词汇映射、语音理解等研究。

该文综述大语言模型的早期退出与参数高效微调研究。EE-LLM框架支持大规模3D并行训练与推理；MuE、HashEE、ConsistentEE等策略通过动态跳层实现40%至50%的加速并保持性能；PEFT立场论文探讨高效微调方向；序列标注提前退出、文本图微调、代码生成及ALS用户缩写展开个性化等任务均验证了效率与性能优势。