本研究提出了一种名为PETAH的方法，旨在解决资源受限环境中混合变换器的任务适应问题。该方法通过共享变换器骨干网络和剪枝技术，实现了多任务模型的性能和存储优化。实验结果表明，在参数需求更少的情况下，PETAH的性能优于现有技术，适合移动硬件使用。