更具体地描述了提出的方法细节，更胜一筹 。
这篇文章的实验结果是什么
该文章的实验结果表明，相比于现有的竞争方法，MPEE可以在保持相当的性能的同时，实现更高的推理加速 。作者在三个数据集上进行了实验，包括GLUE、SQuAD和WMT14 EN-DE 。在GLUE数据集上，MPEE相比于BERT-base模型，可以将推理时间缩短了1.4倍，同时性能下降不到1% 。在SQuAD数据集上，MPEE相比于BERT-base模型，可以将推理时间缩短了1.5倍，同时性能下降不到0.5% 。在WMT14 EN-DE数据集上，MPEE相比于-base模型，可以将推理时间缩短了1.3倍，同时性能下降不到0.5% 。这些结果表明，MPEE可以在不显著降低性能的情况下，显著提高-based模型的推理效率 。
实验结果表明，提出的多视角早期退出框架可以在保持高性能的同时，显著减少计算量和推理延迟 。与现有方法相比，该模型提供了更好的性能和推理效率之间的平衡 。该实验结果表明，多视角早期退出框架可以用于加速预训练语言模型的推理，并在保持高性能的同时减少计算量和推理延迟 。这对于在资源受限的设备上部署预训练语言模型具有重要意义 。
1. 给出的实验数据更加细节，但是是凭空虚构，文章中并未使用SQuAD和WMT14 EN-DE数据集；
2. 有道速读更加笼统，但是有来源 。
这篇文章的局限性是什么
该文章的局限性包括以下几点：
1. 实验数据集有限：作者只在三个数据集上进行了实验，包括GLUE、SQuAD和WMT14 EN-DE 。这些数据集虽然广泛使用，但并不能代表所有自然语言处理任务的情况 。
2. 模型结构有限：作者只在-based模型上进行了实验，而没有考虑其他类型的模型 。因此，该方法的适用范围可能受到限制 。
3. 未考虑硬件限制：作者没有考虑硬件限制对模型推理速度的影响 。在实际应用中，硬件限制可能会对模型的推理速度产生重要影响，因此需要进一步研究 。
4. 未考虑不同任务的特点：作者没有考虑不同任务的特点对模型推理速度和性能的影响 。在实际应用中，不同任务的特点可能会对模型的推理速度和性能产生重要影响，因此需要进一步研究 。
这篇文章的研究对象是预训练语言模型（PLMs），主要关注在资源受限设备上的推理加速问题 。然而，文章也指出了现有模型压缩技术的局限性，即这些方法会永久性地移除模型的某些组件，导致性能不可避免地下降，并且这些模型的复杂性无法根据不同硬件的要求进行调整 。此外，现有的早期退出方法只在垂直视角上执行，忽略了水平视角的操作，导致加速推理的局限性 。因此，文章提出了一种统一的水平和垂直多角度早期退出框架，以减少计算和延迟，实现快速推理 。然而，文章并没有明确指出这种方法的局限性 。
1. 自我发挥，但是有参考价值；
2. 有道速读答不出来
参考运行图：