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跨语言迁移的软提示调整：少即是多
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过插入可学习的嵌入或软提示到模型的输入层，将预训练语言模型调适到特定任务。研究发现，这种方法减少了计算成本和存储开销，同时增强了跨语言传递性能。研究还探索了不同因素对跨语言传递性能的影响。
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关键要点
- 通过插入可学习的嵌入或软提示到预训练语言模型的输入层，Soft Prompt Tuning (SPT) 是一种参数高效的方法。
- SPT 无需修改预训练语言模型的参数即可调适到特定任务。
- 研究发现 SPT 方法减少了计算成本和存储开销。
- SPT 证明能够增强对语言上远离的语言的跨语言传递性能。
- 研究还探索了与软提示相关的不同因素（如长度或重新参数化）对跨语言传递性能的影响。
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