弥合语言差距：通过零-shot跨语言迁移增强多语言提示基础的代码生成
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内容提要
本文介绍了ERNIE-Code语言模型及其在多语言自然语言处理中的应用，特别是在情感分析和机器翻译等任务中的表现。研究表明，尽管大型语言模型在某些任务中表现良好，但仍需改进。CodeFuse-13B在代码相关任务中表现优异，尤其是在中文提示下。此外，研究提出了利用编译器中间表示来提升多语言能力的方法，并扩展了对100种语言的支持。
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Q&A
ERNIE-Code模型的主要功能是什么？
ERNIE-Code模型主要用于多语言自然语言处理和编程语言处理，支持跨语言预训练和代码生成等任务。
CodeFuse-13B在代码生成任务中的表现如何？
CodeFuse-13B在代码生成、翻译和注释等任务中表现优异，尤其是在中文提示下。
无监督提示方法的优势是什么？
无监督提示方法使用高资源语言的合成样本在低资源语言上进行总结，效果优于有监督的提示。
如何提高多语言代码模型的能力？
通过利用编译器中间表示和构建并行数据集SLTrans，可以显著提高多语言代码模型的能力。
大型语言模型在机器翻译任务中的表现如何？
研究发现，相对简单的模型在机器翻译任务中表现优于多语言大型语言模型，表明训练方法对模型有效性有影响。
如何扩展LLaMA和BLOOM的多语言能力？
通过构建两个数据集，可以将LLaMA和BLOOM的多语言能力扩展到100种语言，并实现与人类反馈的对齐。
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