本文介绍了提升大规模模型在少样本学习中泛化能力的方法，包括CoPrompt、H-Prompts和Fed-CPrompt等。这些方法通过一致性约束、贝叶斯对齐和提示学习等技术，有效解决了灾难性遗忘问题，实验结果在多个基准测试中表现优异。