大型语言模型是跨语言无领域知识的推理耠
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。跨语言能力：大型语言模型在不同语言的推理任务中展示出令人印象深刻的推理能力。本研究将推理任务分解为两个独立的部分：知识检索和无知识推理，并分析它们的跨语言可迁移性。通过适应和构建无知识推理数据集，我们展示了无知识推理能力可以在各种资源中几乎完全可转移，尽管在某些特定目标语言中存在资源的次要影响，而跨语言知识检索显著阻碍了迁移。此外，通过分析推理任务中的隐藏状态和前馈网络神经元的激活，我们展示...
大型语言模型在不同语言的推理任务中展示出令人印象深刻的推理能力。研究发现，无知识推理能力在各种资源中几乎完全可转移，而跨语言知识检索受到阻碍。隐藏表示的相似性和激活神经元的重叠可以解释无知识推理具有更好的跨语言可迁移性。
