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Hybrid Data or Model Merging? Optimization for Multitask Learning

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内容提要

本研究探讨大型语言模型在多语言环境中的安全使用，特别关注西方中心数据集的偏见问题。研究发现，目标导向的模型合并比混合数据更有效，性能提升8%，安全性提升10%。跨语言模型合并也取得显著成效，为构建强大且安全的多语言模型提供了框架。

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model 偏见 多语言 大型语言模型 安全性 模型合并
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