本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，通过基于翻译的对齐方法来减少多语言差异，并采用微调方法来提高效率。实验证明，该框架在跨语言转移方面取得了显著改进，尤其在低资源场景下，只需保留和微调极少量的参数。

大型言语模型（LLM）取得突破性进展，混合专家模型（MoE）应运而生。DeepSeek-V2-Lite是轻量级的MoE模型，参数量减少近10倍，但功能不减。该模型在多个基准测试中表现优异，适用于低资源场景和高效推理。MoE模型研讨取得重大进展，为人工智能带来更多可能性。

该论文介绍了一种解决低资源场景下关系抽取的方法，通过自监督学习和对比学习进行预训练和微调。实验证明该方法在使用1%数据时，性能提高了10.5％和5.8％。

本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，利用基于翻译的对齐方法来缓解多语言差异，并探索参数高效的微调方法。经过实验表明，该框架显著减少了语言之间的差异，并在跨语言转移方面取得了改进，尤其在低资源场景中，同时只保留和微调极少量的参数。

本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，利用基于翻译的对齐方法来缓解多语言差异，并探索参数高效的微调方法。实验表明，该框架显著减少了语言之间的差异，在跨语言转移方面取得了改进，尤其在低资源场景中，同时只保留和微调极少量的参数。

本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，通过基于翻译的对齐方法缓解多语言差异，并探索参数高效的微调方法。实验证明，该框架显著减少了语言之间的差异，在跨语言转移方面取得了改进。尤其在低资源场景中，只需保留和微调极少量的参数，相比全模型仅需0.16%的额外参数。