本文研究了参数高效微调方法和少样本自然语言生成，提出了一种超越传统方法且训练成本不增加的方法。通过中间实验证明了该方法在少样本场景中的卓越可迁移性，为数据不充足和计算有限的情况提供了解决方案。

DePT是一种新的参数高效微调方法，通过将软提示分解为较短的软提示和一对低秩矩阵并使用两个不同的学习率进行优化。在23个自然语言处理和视觉语言任务上的实验表明，DePT在某些情况下优于最先进的参数高效微调方法，包括完全微调基线。此外，DePT在模型规模增大时更加高效，并且适用于少样本学习设置和各种模型架构和规模。