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通过软提示调整增强小型语言模型的跨语言广义零样本分类
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内容提要
本研究提出RoSPrompt方法，旨在解决低资源语言的零样本分类数据依赖性问题，提升多语言模型的跨语言性能。实验结果显示，该方法在106种语言中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出RoSPrompt方法，旨在解决低资源语言的零样本分类数据依赖性问题。
- RoSPrompt是一种轻量级和数据高效的方法，增强小型多语言预训练模型的跨语言性能。
- 该方法确保在数据分布变化中的强泛化能力。
- 实验结果显示，RoSPrompt在106种语言的多种数据集中表现优异，展现出强大的跨语言迁移性能和稳健的泛化能力。
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