यह शोधपत्र तेज़ पैरामीटर-कुशल ट्यूनिंग (FPET) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो पैरामीटर-कुशल ट्यूनिंग (PET) की अनुमान गति और प्रशिक्षण दक्षता में सुधार करती है। मौजूदा PET विधियाँ बड़े पैमाने के आधार मॉडलों की अंतर्निहित अनुमान विलंबता और अतिरिक्त मॉड्यूल से जुड़े कम्प्यूटेशनल ओवरहेड से ग्रस्त हैं। FPET, PET के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक प्लग-एंड-प्ले टोकन अतिरेक न्यूनीकरण मॉड्यूल प्रस्तुत करता है, जो स्व-ध्यान परत में टोकन को परिष्कृत करता है, और पूरी तरह से अवकलनीय टोकन विलय रणनीति का उपयोग करके टोकन को हटाता है। यह मौजूदा PET विधियों के तुलनीय प्रदर्शन को बनाए रखते हुए तेज़ अनुमान गति और उच्च मेमोरी दक्षता प्राप्त करता है।
