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Marco-LLM: Achieving Cross-Language Enhancement through Large-Scale Multilingual Training
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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Marco-LLM，通过大规模多语言训练，提升低资源语言在多语言任务中的表现，缩小了高资源语言与低资源语言之间的性能差距。
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关键要点
- 本研究提出Marco-LLM，旨在提升低资源语言在多语言任务中的表现。
- Marco-LLM通过大规模多语言训练，显著提高了多语言基准测试的表现。
- 该模型在机器翻译任务中展现出有效性。
- 研究缩小了高资源语言与低资源语言之间的性能差距。
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