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在大型语言模型中发现新的韩语 Jamo 级别拼写漏洞
研究人员发现大型语言模型中存在与韩语排版相关的新漏洞，特别是在 Jamo（子字符单元）级别。韩语音节块内的错误会导致输入损坏，从而破坏子词分词，并且标准纠错方法无法修复。一项使用 KMMLU 基准的研究表明，随着 Jamo 级别噪声的增加，大型语言模型的准确性会下降，并且在暴露于这些拼写错误时，内部模型表示会发生偏移。为了解决这个问题，提出了一种“拼写感知思维链”（TACoT）方法，该方法使用探针来检测可能的拼写错误并选择性地应用思维…
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新的NOLLI基准揭示英语-韩语大型语言模型性能差距
研究人员开发了NOLLI，一个旨在查明英语和韩语语言模型之间性能差异的新基准。该基准包含15种谜题类型和7,500个项目，其难度通过行为而非规模进行校准。初步评估表明，虽然直接翻译显示出最小的语言相关差距，但涉及书写系统的任务，例如韩语密码，揭示了显著的性能差异，落后英语高达68.7个百分点。