本文提出了广义领域提示学习（GDPL）框架，旨在通过小规模特定领域模型和最少提示样本，提升视觉语言模型（VLMs）的识别能力，解决构建特定领域VLMs时的数据和资源限制。GDPL通过四元网络和低秩自适应方法，展示了在多个领域的有效性，推动了可持续的VLMs研究。