SETTP: 双层可迁移提示学习的风格提取和可调推理
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 SETTP 方法，我们能够在资源有限的情况下进行有效的文本风格转换，通过学习样式级别的提示来提供知识和减少语义偏差，实现与先进方法相当的性能，并在写作风格和角色风格等任务中超过之前的方法 16.24%。
本文研究了Soft Prompt Tuning (SPT)在跨语言传递中的潜力，通过冻结模型参数并只训练软提示，减少了计算成本和存储开销，增强了对远离语言的跨语言传递性能。同时探索了软提示相关因素对跨语言传递性能的影响。
