CrossIn：一种跨语言知识对齐的高效指导优化方法
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内容提要
本研究探讨了多语言预训练和指令调整对大型语言模型（LLMs）跨语言知识传导的影响。尽管效果有所提升，但整体表现仍不理想。提出的Instruct-Align框架通过对称对齐方法改善了模型在低资源语言上的学习能力。此外，使用平行指令调整数据集显著提升了跨语言指令遵循能力，并提出了对比指令调优方法以增强模型对未知指令的稳健性。
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Q&A
Instruct-Align框架的主要功能是什么？
Instruct-Align框架通过对称对齐方法改善大型语言模型在低资源语言上的学习能力，并防止灾难性遗忘。
如何提高大型语言模型的跨语言指令遵循能力？
使用平行指令调整数据集相比单语数据集能显著提高跨语言指令遵循能力。
AlignInstruct在机器翻译中解决了哪些挑战？
AlignInstruct解决了将支持的语言扩展到未见过的语言和低资源语言数据匮乏的问题。
对比指令调优（CoIN）如何提升模型的稳健性？
CoIN通过最大化语义等效指令实例对的相似性，提升了模型对未知指令的稳健性，平均准确率提高了2.5%。
在多语种环境中，成功的关键因素是什么？
超参数调整和足够的训练数据是跨语言转移成功的关键因素。
Cross-lingual In-context Source-Target Alignment (X-InSTA)策略的表现如何？
X-InSTA策略在44个跨语言数据集上表现良好。
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