本文提出了一种超越传统方法的参数高效微调和少样本自然语言生成方法，证明了其在少样本场景中的卓越可迁移性。文章比较了多种参数高效微调方法，揭示了在挑战性数据集上某些方法可能存在困难。该方法为数据不充足和计算有限的情况提供了解决方案。