Hugging Face’s PEFT是一种针对Transformer模型的加速器，其全称为”Positional Encodings for Fine-tuning”。PEFT的主要目的是通过改变位置编码的方式来提高Transformer模型的训练和推理速度。PEFT是在Hugging Face团队的论文”Positional Encodings for Efficient Transformers”中提出的。
传统的Transformer模型使用一种固定的位置编码方式来表示输入序列中每个位置的相对位置关系。但是，这种编码方式对于长序列来说会变得非常耗时，因为在训练和推理过程中需要对每个位置进行计算。
PEFT通过使用一种更高效的位置编码方式来加速Transformer模型。具体来说，PEFT使用一种类似于网格的结构，将输入序列划分为多个子序列。然后，对于每个子序列，PEFT使用一个独立的位置编码来表示其中每个位置的相对位置关系。这种编码方式可以减少计算量，并且可以更好地处理长序列。
PEFT已经被Hugging Face团队集成到了其自然语言处理框架中，例如Transformers库。使用PEFT可以在不牺牲模型质量的情况下，显著加速训练和推理过程。
