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Child Health Research Foundation
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新研究探讨大型语言模型跨语言对齐在分类和翻译中的应用
一篇新的arXiv论文研究了跨语言对齐（CLA）分数在多大程度上可以预测大型语言模型（LLMs）在分类和机器翻译任务上的表现。该研究比较了27种CLA分数变体，并引入了一种新的基于PMI的翻译指标来评估不同语言的翻译质量。研究结果表明，与英语的对齐是性能的有力预测指标，这表明大型语言模型可能将英语作为内部枢纽语言。
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RL训练LLM利用上下文翻译未见语言
研究人员开发了一种强化学习（RL）方法，以提高大型语言模型（LLM）翻译未见语言的能力。该方法训练LLM从提供的上下文中提取和利用语言信息，而不是简单地记忆特定语言。RL模型通过翻译指标获得奖励，与传统的上下文学习或监督微调相比，在全新的语言上表现更好。