本文旨在探究将自然语言处理大规模语言模型 fine-tuning 应用于其他任务是否有效，通过在三大问题领域（文本分类、问题回答、序列标注）的 33 个 NLP 任务上的数据验证，结果显示 transfer learning 在数据稀缺情况下更为有效，在源任务数据较少或与目标任务差异较大的情况下仍能提高性能，同时提出了可以预测给定目标任务最具可转移性源任务的任务嵌入，并验证其在数据大小、源和目标之间的有效性。最终的结果显示源数据大小、任务和领域的相似性和任务的复杂性在决定转移性方面起着关键作用。

May, 2020

本文利用自然语言处理中的 T5 模型并进行深度学习的预训练和微调，以实现支持自动修复代码、代码注释生成等与代码相关任务的性能优化。

Feb, 2021

本次调查主要介绍自然语言处理领域中最近迁移学习的发展和不同的迁移学习方法分类的分类学。

May, 2020

研究了多领域文本转换转换器在 Python Code 和 Chess 领域中 4 个任务上的行为，发现 GPT 风格的联合预训练 + 联合微调策略在多领域，多任务学习中表现最好。

Sep, 2022

本研究探讨了数据生成文本任务中的预训练和微调策略，实验表明，以 T5 为代表的文本预训练方法使得简单的端到端 Transformer 模型在数据生成文本方面的性能优于传统的神经网络体系结构以及其他预训练技术，如 BERT 和 GPT-2。T5 预训练技术在域外测试集上表现出更好的泛化能力，此研究希望成为未来研究的有益基础，随着转移学习在数据生成文本任务中的广泛应用。

May, 2020

本文介绍了一种利用自然语言处理技术应用于网络安全领域的生成式多任务模型（UTS），该模型能够训练并应用于多种网络威胁检测、漏洞检测和社交媒体数据处理任务，能提高网络安全数据集的性能，同时减少了人工验收数据的成本。

Feb, 2023

本文提供了一个统一框架来探讨 NLP 中参数高效的迁移学习方法，将多种不同的方法重新构建为预训练模型中特定 hidden states 的修改，定义了一组设计维度以表明不同方法的变化方向，如计算修改的函数和应用修改的位置等。通过涵盖机器翻译、文本摘要、语言理解和文本分类基准的全面实证研究，识别了以前方法中的重要设计选择。此外，我们的统一框架使得设计元素可以在不同方法之间进行转移，从而实现了比以前更高效的 fine-tuning 方法。

Oct, 2021

本文提出了通用语言模型微调（ULMFiT）方法，通过预训练模型来减小 NLP 中针对特定任务和重新训练的限制，可应用于 NLP 中的任何任务，结果显示该方法在 6 个文本分类任务中的表现显著优于现有技术，且只需 100 个标记实例即可达到基于 100 倍数据重新训练的性能，同时本文公开了预训练模型和代码。

Jan, 2018

论文提出了一种简单且有效的迁移学习方法，通过将任务特定的优化函数与辅助的预训练语言模型目标结合，在保留语言模型捕捉的语言规律的同时，能够进行足够的适应目标任务的训练。实验结果表明，该方法在多种具有挑战性的情感和文本分类任务中，超越了现有水平更为复杂的迁移学习方法。

Feb, 2019

本文介绍了使用预训练和微调、提示或文本生成方法解决 NLP 任务的大型预训练基于 transformer 的语言模型，以及使用预训练语言模型生成数据进行训练或其他目的的方法，并讨论未来研究的限制和建议方向。

Nov, 2021