FedIT-U2S的方法確實可以應用於其他類型的任務，如生成式對話系統或多輪交互，原因如下：
通用性強的數據生成框架：FedIT-U2S的數據生成框架是基於少量示例的生成技術，這種技術不僅適用於問答任務，還可以用於生成對話中的指令-回應對。通過調整生成的提示，可以引導模型生成適合對話的內容。
靈活的範例選擇：檢索基於相似度的範例選擇技術可以根據不同的任務需求進行調整，這使得FedIT-U2S能夠靈活應對多種任務場景，包括對話生成和多輪交互。
適應性強的模型訓練：在多輪交互中，模型需要理解上下文並生成連貫的回應。FedIT-U2S可以通過生成與上下文相關的指令-回應對來訓練模型，從而提高其在對話系統中的表現。
擴展到其他應用場景：除了問答和對話生成，FedIT-U2S的框架還可以擴展到其他需要生成結構化數據的應用場景，如文本摘要、內容生成等，顯示出其廣泛的應用潛力。