弥补鸿沟：提升 LLM 多语言表现的动态学习策略
本文旨在提高多语言 LLMS 的性能，通过针对泛语言生成模型的系统调查和评估，在流利问答数据集上提出了新的技术，跨越了多种语言，从而提高了其多语言能力。
May, 2023
本研究提出了一个新颖的适应性问答框架，可以根据查询的复杂性动态选择最合适的策略，该策略可在回答问题时无缝地在迭代和单步检索增强型大型语言模型之间进行调整，同时适应多种查询复杂性，提高问答系统的效率和准确性。
Mar, 2024
本研究提出了三种策略以增强不太具备资源的语言在大型语言模型中的表现：扩展词汇表、使用双语数据进行预训练以对齐高资源语言和低资源语言、构建高质量的小规模指令数据集并进行指令微调。通过对比八个任务的其他大型语言模型，在质量分析中，我们的提出的 Bllossom 模型表现出优异的性能。
Mar, 2024
通过评估六种最先进的大型语言模型在跨语言任务上的表现，本研究发现尽管这些模型在机器翻译和嵌入空间分析上展现了表层的跨语言能力，但在更深层次的跨语言知识转移上存在困难，揭示了跨语言知识壁垒的存在。同时提出在混合语言数据上对大型语言模型进行微调的方法，有效减少了这些差距，甚至在使用维基文本等域外数据集时也能取得良好效果。研究发现需要明确的优化方式来发挥大型语言模型的完整跨语言潜力。
Jun, 2024
研究表明，尽管当前大部分开放式语言模型主要面向英语或少数几种高资源语言，人们却在多种语言中使用这些模型。本文通过引入 MultiQ 标准测试并评估 27.4k 个不同语言的基本开放式问答问题，探讨了现有开放式语言模型在超越其预定用途方面的多语言能力。通过研究发现，在一些语言中，这些模型在回答问题时表现得既忠实又准确，而大多数模型在忠实于回答问题时的准确性更高，但在某些语言中模型的准确性和忠实度都较低。我们还探讨了分词对这些发现的潜在解释，发现了可能存在的相关性，值得进一步研究。
Mar, 2024
通过从不同语言中汇集知识，该研究介绍了一种增强大型语言模型在多语言环境下性能的方法。实验证明，该方法显著提升了性能，特别是在减少语言性能差异方面。
Jun, 2024
该论文介绍了 MedExpQA，一个基于医学考试的多语言基准，用于评估大型语言模型在医学问答中的表现，并指出目前大型语言模型的性能还有很大的改进空间，特别是对于英语以外的语言。同时，该研究还强调了获取和整合可用的医学知识对于医学问答的后续评估结果具有困难，并呼吁进一步开发其他语言的基准。
Apr, 2024