编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
MEG设备使用一种非常灵敏的传感器，称为超导量子干涉设备（SQUIDs），来检测这些微小的磁场。
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