EasyNLP支持大模型小样本落地的方式主要体现在以下几个方面：
1. 集成经典小样本学习算法
EasyNLP框架集成了多种经典的小样本学习算法，如PET（Pattern-Exploiting Training）和P-Tuning（Prompt Tuning）等。这些算法能够在小样本数据上有效地调优大模型，解决大模型与小训练集不相匹配的问题。通过利用这些算法，EasyNLP使得大模型能够在有限的数据下仍然保持较高的性能。
2. 创新的Contrastive Prompt Tuning
除了集成经典的小样本学习算法外，EasyNLP团队还结合经典小样本学习算法和对比学习的思路，提出了一种不增添任何新的参数与任何人工设置模版与标签词的方案——Contrastive Prompt Tuning（CP-Tuning）。该算法在FewCLUE小样本学习榜单上取得了第一名，相比传统的Finetune方法有超过10%的提升。CP-Tuning算法通过对比学习的思路，将句子通过预训练模型后的连续化表征作为特征，从而在小样本场景下实现更好的性能。
3. 提供知识蒸馏功能
鉴于大模型参数大难以落地的问题，EasyNLP提供了知识蒸馏功能。通过知识蒸馏，可以将大模型的知识转移到小模型中，从而得到高效且性能接近的小模型。这对于需要快速响应和高吞吐量的线上服务场景尤为重要。EasyNLP不仅支持传统的知识蒸馏算法，还提供了MetaKD算法，支持元知识蒸馏，进一步提升学生模型的效果。
4. 数据增强
EasyNLP支持数据增强功能，通过预训练模型来增强目标领域的数据。数据增强可以有效提升模型的泛化能力，特别是在小样本场景下。通过增强后的数据训练模型，可以进一步提高模型在小样本数据上的性能。
5. 分布式训练框架
EasyNLP框架还集成了分布式训练框架（基于Torch-Accelerator），可以大幅提升训练效率。在大模型训练过程中，分布式训练是必不可少的。通过分布式训练，可以充分利用多机多卡的计算资源，加速模型的训练过程。
6. 丰富的预训练模型库
EasyNLP提供了丰富的预训练模型库（ModelZoo），支持多种主流的中文预训练模型。这些预训练模型在大量文本数据上进行了训练，能够捕捉到丰富的语义信息。用户可以根据自己的需求选择合适的预训练模型进行微调或知识蒸馏，从而快速实现大模型小样本落地。
综上所述，EasyNLP通过集成经典小样本学习算法、创新Contrastive Prompt Tuning、提供知识蒸馏功能、数据增强、分布式训练框架以及丰富的预训练模型库等多种方式，支持大模型小样本落地。这些特性使得EasyNLP成为了一个强大且易用的中文NLP算法框架。