跨标记化与跨语言词汇转移：低资源自然语言处理的语言适应
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内容提要
本文探讨了多语言预训练模型的效率，强调基于子词的模型在内存使用、推理速度和数据健壮性方面的优势。研究表明，大型语言模型（LLM）和字符噪声注入方法能有效翻译低资源语言，并提出多种技术以改善其性能。此外，跨语言迁移学习的重要性也得到了揭示，跨语言词汇适应显著提升了模型的推理速度。
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Q&A
基于子词的模型有哪些优势？
基于子词的模型在内存使用、推理速度和数据健壮性方面更可靠。
如何利用大型语言模型进行多语言语义解析？
使用大型语言模型通过少量提示将英文数据集转化为多种语言，效果优于传统翻译-训练方法。
字符噪声注入方法在低资源语言翻译中的表现如何？
字符噪声注入方法能有效翻译低资源语言，并在相关语言对中表现优异。
跨语言词汇适应对模型推理速度的影响是什么？
跨语言词汇适应可显著提升模型推理速度，最高可达271.5%。
如何将高资源单语言模型转化为低资源语言？
通过模型转换策略将高资源单语言模型转化为新的目标语言，实现新的最先进性能。
在有限语料资源环境中，哪种初始化方法更有效？
基于简单启发式的词向量初始化方法在有限语料资源环境中更高效、更稳定。
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