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Ethnologue
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孟加拉语大语言模型支持滞后是由于数据稀缺，而非需求不足
尽管孟加拉语拥有大量母语使用者，但其在大语言模型中的支持程度却远落后于使用者较少的语言。这种差距并非源于需求不足，而是由于可爬取、机器可读的文本数据稀缺。主要原因之一是历史上使用了自定义字体，将孟加拉语字符映射到ASCII，导致大量旧的数字内容对网络爬虫和语言检测工具不可见。虽然现代孟加拉语出版物使用Unicode，但历史语料库仍包含这些遗留数据，影响了模型训练。
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研究发现：人工智能基准测试覆盖的语言不到世界语言的3%
当前人工智能语言模型的基准测试严重低估了世界语言多样性，最广泛的基准测试仅覆盖了约7000种现存语言中的2.9%。即使是最全面的文本基准测试FLORES-200，也只包含200种语言，而像MMLU这样被广泛引用的基准测试则专注于单一语言——英语。这种有限的覆盖意味着，虽然模型可能在几十种语言的翻译能力上有所表现，但它们在推理、安全或指令遵循等复杂任务上的表现，在绝大多数世界语言中却很少得到评估。