在仅使用英语进行调整查询编码器时保持多语言质量
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。密集通道检索系统可用作信息检索的初始阶段，为下游任务选择最相关的文本段落。本研究通过实验探讨了双编码器的查询部分在仅基于英文数据集进行调整时，多语言检索的质量会降低多少（假设目标领域或任务中跨语言样本稀缺）。具体而言，我们观察到，在高质量的多语言嵌入模型的基础上，仅使用英文调整不仅可以保持多语言检索的原始质量，甚至可以改善。
本文研究了大型语言模型的微调和评估方法可能与其为母语用户提供服务的意图不符的问题。实验结果表明，原生或翻译的指令数据对模型输出存在显著差异，其他类型的测试集无法显示这种差异。同时，证明正则化对填补结构化任务有益，但对生成式任务则不是。
