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解除非母语语境限制：母语引导促进知识激发
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过模拟人类多语言者在回答问题时从母语文本中调用相关知识的正向母语转移（PNLT），我们提出了 Native Language Prompting（NatLan）方法来解决多语言大型语言模型（MLLMs）在非主导语言中回答问题时的困难。NatLan 在模拟 PNLT 和改进语义转移方面降低了每个 MLLM 的工作量，在 C-Eval 基准测试中表现优异。
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关键要点
- 通过模拟人类多语言者的正向母语转移（PNLT），提出了Native Language Prompting（NatLan）方法。
- NatLan旨在解决多语言大型语言模型（MLLMs）在非主导语言中回答问题的困难。
- NatLan通过多个MLLM的协同工作，降低了每个MLLM的工作量。
- 在C-Eval基准测试中，NatLan在五个MLLMs上实现了最高10.1%的平均准确率提升。
- NatLan在困难级子集上也增加了5.0%的准确率，超过了所有相关方法。
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