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Bridging Language Gaps in Large Language Models through Inference-Time Cross-Lingual Intervention
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种跨语言干预框架（INCLINE），旨在缩小大型语言模型在不同语言间的性能差距。通过对低表现语言与高表现语言的内部表征进行对齐，显著提升了多语言任务的性能。实验结果表明，INCLINE 在多个模型和任务中均有显著改进，具备良好的成本效益和应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种推理时跨语言干预框架（INCLINE），旨在缩小大型语言模型在不同语言间的性能差距。
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INCLINE 通过对低表现语言与高表现语言的内部表征进行对齐，显著提升了多语言任务的性能。
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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有显著改进。
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该框架具有较高的成本效益和广泛的应用潜力。
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