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MELA：多语言语言可接受性评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
首个多语言语言可接受性基准MELA涵盖10种语言，分析了XLM-R的权重和语言转移困难，结果显示ChatGPT落后于精调的XLM-R，GPT-4在零-shot设置中性能相当。跨语言和多任务学习实验表明语言内的训练数据至关重要。引入了冲突权重的概念，可能是跨语言转移困难的指标。
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关键要点
- 首个多语言语言可接受性基准MELA涵盖10种语言，分析了48K个样本。
- 研究显示ChatGPT在上下文实例中表现较好，但仍落后于精调的XLM-R。
- GPT-4在零-shot设置中的性能与精调的XLM-R相当。
- 跨语言和多任务学习实验表明语言内的训练数据对语言可接受度判断至关重要。
- 引入了冲突权重的概念，可能是跨语言转移困难的指标。
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