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通过推理时跨语言干预弥合大型语言模型的语言差距
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内容提要
本研究提出跨语言干预框架（INCLINE），通过对齐低表现语言的内部表征，提升多语言任务性能。在五种大型语言模型和九个基准任务中，INCLINE 显著改进性能，具备高效益和广泛应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出跨语言干预框架（INCLINE），旨在解决大型语言模型在不同语言间的性能差距问题。
- INCLINE 通过对齐低表现语言的内部表征与高表现语言，显著提升多语言任务的性能。
- 实验结果显示，INCLINE 在五种大型语言模型和九个基准任务中均表现出显著的改进。
- 该框架具有较高的成本效益和广泛的应用潜力。
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