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Extracting and Transferring Abilities to Build Multi-Lingual Enhanced Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种名为MAET的多语言能力提取与转移方法，旨在解决低资源语言缺乏多语言能力数据的问题。该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，有效提升大型语言模型的多语言能力，实验结果表明其优于传统训练方法。

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标签

MAET models 低资源语言 多语言能力 能力提取 能力转移
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