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提出正确的问题：在生成框架中利用隐藏的交互作用，以进行多语言，多任务分类
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言，mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题，仅在细调中可用的数据中得出，我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是，我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响，从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性（在三个目标分类任务上）的绝对改善分别为2.3％，6.22％和10.7％。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题，而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
提出重要问题——问题提示列表是改进神经技术临床试验同意流程的工具
脑机接口 (BCI) 和深部脑刺激器 (DBS) 等植入式神经技术设备在治疗或探索神经和精神疾病的潜在治疗方法中的作用越来越大。虽然只有少数设备获得批准，但许多有希望的未来设备正在接受研究。考虑到需要考虑的各种风险，参与临床试验的决定可能很困难。在同意过程中，潜在参与者可能缺乏考虑这些风险的语言能力、感到准备不足或根本不知道要问什么问题。问题提示列表 (QPL) 是一种可帮助参与者在同意过程中发挥更积极作用的工具。QPL 是一种沟通工具，可以提示参与者和患者表达潜在的担忧。它们提供了一份针对疾病、治疗或研究干预的具体问题的结构化列表，研究参与者可以使用这些问题来支持提问。虽然 QPL 已被研究作为改善癌症治疗期间同意过程的工具，但在本文中，我们认为它们将有助于神经技术研究，并提供 QPL 的示例作为神经技术设备试验中知情同意工具的模板。
