算力有限是很多研究者面临的现实问题。我认为可以从以下几个方面考虑：1. 模型蒸馏：用一个大规模模型训练好的知识迁移到小规模模型上。2. 模型剪枝和量化：减少模型的参数量和计算复杂度。3. 知识图谱：引入知识图谱，增强模型的推理能力。4. 元学习：让模型学会如何快速适应新的任务。总而言之，就是要让小模型“站在巨人的肩膀上”，学习到更多的先验知识。
我觉得除了模型层面的优化，还可以考虑算法层面的改进。例如，可以使用强化学习中的一些技巧，如重要性采样、经验回放等，提高训练效率。此外，可以尝试使用一些更先进的优化算法，如AdamW、RAdam等，加速模型收敛。