為此，

在推理階段 ，且無需額定的檢索開支。

這些發(fā)現(xiàn)標明，

缺乏

以上成果證明 ，法令等專業(yè)范疇，使得不同尺度模型都能繼續(xù)逾越現(xiàn)有辦法。這一才能擴展了咱們辦法的實踐使用價值 ，使得它能無縫增強任何同享相同 tokenizer 的模型
，且只需少數(shù)額定練習(xí)即可適配不同 tokenizer 和架構(gòu)的模型。雖然 DAPT 因為選用全模型更新而具有固有優(yōu)勢