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Extracting and Transferring Abilities to Build Multi-Lingual Enhanced Large Language Models
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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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关键要点
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本研究提出了一种名为MAET的多语言能力提取与转移方法。
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MAET方法旨在解决低资源语言缺乏多语言能力数据的问题。
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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。
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实验结果表明，MAET在多个任务上优于传统训练方法，能够有效提升大型语言模型的多语言能力。
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