Transferable Modeling Strategies for Low-Resource LLM Tasks: A Prompt and Alignment-Based Approach

📄 arXiv: 2507.00601v2 📥 PDF

作者: Shuangquan Lyu, Yingnan Deng, Guiran Liu, Zhen Qi, Ruotong Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-01 (更新: 2025-07-02)

💡 一句话要点

提出一种基于Prompt和对齐的迁移学习策略，用于解决低资源LLM任务。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 低资源学习 迁移学习 大型语言模型 参数高效微调 知识对齐 软提示调整 跨语言任务

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在低资源场景下迁移能力不足，难以有效适应新语言或任务。
  2. 提出结合知识迁移与参数高效微调的统一框架，利用知识对齐损失和软提示调整。
  3. 实验表明，该方法在跨语言任务上优于现有模型，尤其在数据稀缺时优势明显。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决大型语言模型在低资源语言场景下的迁移和适应能力有限的问题。提出了一种统一的框架，该框架结合了知识迁移模块和参数高效的微调策略。该方法引入了知识对齐损失和软提示调整，以引导模型在最小的标注下有效地吸收目标语言或任务的结构特征，从而增强泛化性能和训练稳定性。该框架包括轻量级的适应模块，以降低计算成本。在训练过程中，它集成了冻结策略和提示注入，以保留模型的原始知识，同时实现对新任务的快速适应。该研究还进行了稳定性分析实验和合成伪数据迁移实验，以系统地评估该方法在不同低资源任务中的适用性和鲁棒性。实验结果表明，与现有的多语言预训练模型和主流迁移方法相比，该方法在MLQA、XQuAD和PAWS-X等跨语言任务上取得了更高的性能和稳定性，尤其是在极度数据稀缺的条件下表现出强大的优势。该方法具有很强的通用性和可扩展性，在保留大型语言模型通用能力的同时，增强了任务特定的适应性，使其非常适合复杂的语义建模和多语言处理任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在低资源语言环境下，迁移学习能力不足，难以快速适应新的语言或任务。直接应用预训练模型或进行全参数微调，往往效果不佳，且计算成本高昂。痛点在于如何在少量标注数据下，有效利用预训练模型的知识，并快速适应目标任务。

核心思路：论文的核心思路是结合知识迁移和参数高效微调，通过知识对齐损失引导模型学习目标语言或任务的结构特征，并利用软提示调整实现快速适应。这样既能保留预训练模型的通用能力，又能提高在低资源场景下的性能。

技术框架：整体框架包含知识迁移模块和参数高效微调策略。知识迁移模块通过知识对齐损失，促使模型学习源语言和目标语言之间的结构相似性。参数高效微调策略则采用软提示调整，仅更新少量参数，降低计算成本。训练过程中，采用冻结策略和提示注入，保留原始知识并加速适应。

关键创新：最重要的创新点在于结合了知识对齐损失和软提示调整，实现了一种高效的低资源迁移学习方法。与传统的全参数微调或特征提取方法不同，该方法能够更好地利用预训练模型的知识，并快速适应目标任务，同时降低了计算成本。

关键设计：知识对齐损失的具体形式未知，可能采用了对比学习或相似性度量等方法。软提示调整的具体实现方式未知，可能采用了可学习的prompt embedding或prompt模板。冻结策略的具体冻结层数和比例未知。这些细节对最终性能可能产生重要影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MLQA、XQuAD和PAWS-X等跨语言任务上取得了显著的性能提升，尤其是在数据极度稀缺的情况下，表现出强大的优势。与现有的多语言预训练模型和主流迁移方法相比，该方法具有更高的性能和稳定性。具体的性能提升幅度未知，但摘要强调了其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器翻译、跨语言信息检索、多语言问答等领域，尤其是在小语种或特定领域的低资源场景下，具有重要的应用价值。该方法能够降低模型训练成本，提高模型在资源受限环境下的性能，促进人工智能技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the limited transfer and adaptation capabilities of large language models in low-resource language scenarios. It proposes a unified framework that combines a knowledge transfer module with parameter-efficient fine-tuning strategies. The method introduces knowledge alignment loss and soft prompt tuning to guide the model in effectively absorbing the structural features of target languages or tasks under minimal annotation. This enhances both generalization performance and training stability. The framework includes lightweight adaptation modules to reduce computational costs. During training, it integrates freezing strategies and prompt injection to preserve the model's original knowledge while enabling quick adaptation to new tasks. The study also conducts stability analysis experiments and synthetic pseudo-data transfer experiments to systematically evaluate the method's applicability and robustness across different low-resource tasks. Experimental results show that compared with existing multilingual pre-trained models and mainstream transfer methods, the proposed approach achieves higher performance and stability on cross-lingual tasks such as MLQA, XQuAD, and PAWS-X. It demonstrates particularly strong advantages under extremely data-scarce conditions. The proposed method offers strong generality and scalability. It enhances task-specific adaptability while preserving the general capabilities of large language models. This makes it well-suited for complex semantic modeling and multilingual processing tasks.