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Pipeline Analysis for Developing Instruct LLMs in Low-Resource Languages: A Case Study on Basque
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内容提要
本研究分析了大型语言模型（LLMs）在资源丰富与不足语言之间的差距，以巴斯克语为例。研究表明，高质量的巴斯克语语料库通过预训练和指令调优显著提升了模型的自然语言理解和指令执行能力。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）通常针对资源丰富的语言进行优化，导致高资源语言与低资源语言之间的差距加大。
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本研究以巴斯克语为例，分析了预训练、指令调优和人类偏好对齐等关键阶段。
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持续预训练高质量的巴斯克语语料库显著提升了模型的自然语言理解能力。
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通过指令调优，模型在执行指令方面的表现得到了显著提升。
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最终，研究建立了巴斯克语领域的新状态，推动了低资源语言的指令LLM开发。
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