في الآونة الأخيرة، تؤدي نماذج اللغات المدربة مسبقا مؤخرا (على سبيل المثال، بيرت متعددة اللغات) إلى المهام المتقاطعة المصب هي نتائج واعدة.ومع ذلك، فإن عملية التوصيل الدقيقة تغيرت حتما معلمات النموذج المدرب مسبقا ويضعف قدرتها على اللغات، مما يؤدي إلى أداء فرعي الأمثل.لتخفيف هذه المشكلة، نستفيد من التعلم المستمر للحفاظ على قدرة اللغة الأصلية المتبادلة النموذجية المدربة مسبقا عندما نتنزهها إلى مهام المصب.توضح النتيجة التجريبية أن أساليبنا الراقية الخاصة بنا يمكن أن تحافظ بشكل أفضل على القدرة المتبادلة النموذجية المدربة مسبقا في مهمة استرجاع الجملة.حقق طرقنا أيضا أداء أفضل من خطوط الأساس الأخرى ذات الصقل الرصيف على علامة العلامة بين العلامات بين الكلام الصفرية عبر اللغات ومهام التعرف على الكيان المسماة.