研究人员开发了在低资源语言中对大型语言模型进行指令调优的新方法。一项研究介绍了 LuxInstruct，一个针对卢森堡语的跨语言数据集，该数据集避免了机器翻译，以保留语言和文化细微差别。另一篇论文研究了跨语言指令调优，得出结论认为不存在单一的最佳语言集，并且性能高度依赖于所使用的特定任务和模型，并警告不要进行基准平均评估。 AI
影响 这些研究为提高大型语言模型在低资源语言中的性能提供了见解，并强调了跨语言数据整理的复杂性。
排序理由 两篇 arXiv 论文讨论了大型语言模型跨语言指令调优的方法和挑战。
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