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提取与转移能力以构建多语言增强大型语言模型
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内容提要
本研究提出MAET方法，通过提取语言无关的能力权重并在不同语言间转移，提升低资源语言的多语言能力。实验显示，该方法在多个任务上优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出MAET方法，旨在解决低资源语言缺乏多语言能力相关数据的问题。
- MAET方法通过提取与语言无关的能力权重，并在不同语言间进行转移。
- 该方法利用简单的加法和减法操作来提升大型语言模型的多语言能力。
- 实验结果表明，MAET方法在多个任务上优于传统的基于训练的方法。
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