CBMFのアプローチは、従来の方法と比較して効率性とパフォーマンスにどのような違いがありますか？
CBMFのアプローチは、大規模な事前学習モデルを凍結させておき、トレーニング中にDeep Fusion Encoder（DFE）だけを学習することでリソース効率的な学習手法を提供します。これにより、大規模なデータセットや長時間のトレーニングが必要なく、高品質な表現を生成し下流タスクで優れた成果を得ることが可能です。伝統的な方法では全体的に多くのリソースや時間が必要であったり、最適化されている場合でもパフォーマンス面で制約が生じることがあります。