SSP：自监督提示用于使用大型语言模型进行低资源语言的跨语言转移
内容提要
本研究探讨了跨语言文本分类中的上下文学习，提出了X-InSTA提示构建策略，表现优异。同时，研究提出了无监督提示方法和CLASP方法，利用合成数据改善低资源语言的处理效果。通过微调和PPCL方法提升序列标注任务性能，展示了大型语言模型在新任务中的显著性能提升。
延伸解读
低资源语言跨语言转移的实用策略
文章汇总了多项研究，针对低资源语言跨语言转移提出了多种实用策略。X-InSTA提示构建在44个数据集上表现优异；无监督提示利用高资源语言合成样本，在低资源语言上超越有监督提示；CLASP方法通过合成数据改善语义解析；LLaMa适配低资源语言提示设置计算高效且成本效益高。这些方法共同表明，结合合成数据与提示工程能有效提升低资源语言任务性能。
序列标注任务的性能提升与数据效率
大型语言模型在序列标注任务（如意图分类和槽位填充）中常落后于判别模型。文章指出，通过微调大型语言模型并采用Prompt Perturbation Consistency Learning（PPCL）方法，能显著提升性能，且使用更少的数据样本即可击败数据增强方法。这为序列标注任务提供了一种数据高效且有效的解决方案，尤其适用于标注数据稀缺的场景。
跨语言转移提示方法的进展与评估
文章介绍了In-CLT跨语言转移提示方法，在源语言和目标语言结合下构建演示例子，在多语言基准测试中平均比先前方法提高10到20个百分点，并探讨了词汇相似性与预训练语料库对转移缺口的影响。此外，XLM-P模型结合上下文获取灵活编码，可与其他多语言预训练方法集成，在文本分类、序列标记等任务上提供性能改进，对低资源语言和跨语言传输具有实际优势。
Q&A
X-InSTA提示构建策略的主要优势是什么？
X-InSTA在44个跨语言数据集上表现优异，能够有效进行跨语言文本分类。
如何利用无监督提示方法改善低资源语言的处理效果？
无监督提示方法使用高资源语言的合成样本，在低资源语言上进行多语言总结，效果超过有监督提示。
CLASP方法是如何改善低资源语言的语义解析的？
CLASP方法通过合成数据挖掘更多数据，提升低资源语言的语义解析能力。
PPCL方法在序列标注任务中有什么效果？
PPCL方法通过微调大型语言模型，成功提升序列标注任务的性能，并使用更少的数据样本。
XLM-P模型的特点是什么？
XLM-P模型结合上下文获取灵活编码，适用于低资源语言和跨语言传输，且易于与其他多语言预训练方法集成。
In-CLT跨语言转移提示方法的效果如何？
In-CLT方法在多语言基准测试中显著提高了跨语言传递的可行性和性能，平均提升10到20个百分点。
