يمكن للبشر تعلم مهمة لغة جديدة بكفاءة مع عدد قليل فقط من الأمثلة، من خلال الاستفادة من معارفهم التي تم الحصول عليها عند تعلم المهام السابقة. في هذه الورقة، نستكشف ما إذا كان يمكن الحصول على قدرة تعميم المهام عبر المهام المباشرة، وتطبيقها بشكل أكبر عل
ى بناء عدد قليل من المتعلمين لقلة طلقات عبر مهام NLP المتنوعة. نقدم Crossfit، وهي إعداد مشكلة في دراسة قدرة تعميم المهام عبر المهام، والتي توحد من أقسام المهام / غير المرئية، والوصول إلى البيانات أثناء مراحل التعلم المختلفة، وبروتوكولات التقييم. لإنشاء أقسام مهمة مختلفة / غير مرئية في CrossFit وتسهيل التحليل المتعمق، نقدم صالة الألعاب الرياضية ذات القليل من الرصاص NLP، مستودع 160 مهام NLP قليلة متنوعة تم إنشاؤها من مجموعات بيانات NLP مفتوحة الوصول وتحويلها إلى نص موحد لتنسيق النص. يكشف تحليلنا أن قدرة التعلم القليلة من التعلم على المهام غير المرئية يمكن تحسينها عبر مرحلة التعلم المنبع باستخدام مجموعة من المهام المشاهدة. نلاحظ أيضا أن اختيار مهام التعلم المنبع يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء قليل الطلقات على المهام غير المرئية، ويطلب المزيد من التحليلات حول التشابه المهمة وقابلية النقل.
