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大型语言模型的国际化综述：最新进展和新的研究方向
对大型语言模型（LLMs）在多语种环境中的应用进行了综述，包括训练和推理方法、模型安全性、多领域与语言文化、数据集使用，同时讨论了相关方面的主要挑战和潜在解决方案，并提出了进一步增强语言模型的未来研究方向。
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a month ago
RTP-LX: 多语言情境下，LLM 能否评估毒性？
通过在 28 种语言中引入人工转写和人工注释的有毒提示和输出数据集 RTP-LX，我们评估了七种规模不同的语言模型在多语境下检测有害内容的能力，并发现它们在综合判断提示的有毒性以及辨别上下文依赖情境下的有害内容方面存在一定困难，特别是对于微
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2 months ago
基于梯度提升的轻量级连通性检测
一种轻量级语篇连接词检测系统，使用基于梯度提升训练的简单、低复杂度特征，避免了依赖深度神经网络的计算需求；考虑到其简洁性，该方法在 CPU 上即可取得竞争性结果，同时在两种不相关的语言之间表现稳定，这表明了该系统在多语言场景中的鲁棒性；此模
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2 months ago
2024 年多语言环境下的面声关联（FAME）挑战评估计划
面部 - 语音相关的多语言环境问题是 FAME Challenge 2024 探索的主题，利用 Multilingual Audio-Visual (MAV-Celeb) 数据集来进行研究和评估。
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3 months ago
MM
监督中心点基准用于提取式多文档摘要
通过在句子选择中添加一种束搜索过程和一个质心估计关注模型，我们进一步改进了质心方法，在多个多文档摘要数据集中展示出了改进的结果，包括多语言情景的应用。
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7 months ago
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