本研究提出了AlphaTuning方法，结合后训练量化与定向任务的精细调整，通过二进制编码量化和参数调整，在11种下游任务中实现高效微调。研究发现，分词器选择对多语言模型性能影响显著，使用英语分词器会导致性能下降和高成本。参数高效微调能提升低资源语言的性能，但可能对高资源语言产生负面影响。