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粤语自然语言处理的潜力：大型语言模型的粤语能力基准
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了预训练语言模型（PLMs）的最新进展，重点讨论了大型语言模型的预训练、适应、调整及评估。研究表明，现有多语言模型在中文任务上的表现不佳，并提出了新的评估基准以提升模型性能，同时探讨了未来的研究方向和挑战。
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关键要点
- 本文介绍了预训练语言模型（PLMs）的新进展，重点讨论了大型语言模型的预训练、适应、调整、利用和容量评估。
- 研究表明，现有多语言模型在中文任务上的表现不佳，提出了新的评估基准CMMLU以提升模型性能。
- ZhuJiu基准被提出以综合评估大语言模型的多维能力，评估了10个主流大语言模型的性能。
- 引入中文指令跟踪基准（CIF-Bench）评估LLMs对中文的零射击泛化能力，揭示评估偏差和性能差距问题。
- 提出了CLongEval基准测试用于评估长文本上下文下的大型语言模型，分析了模型的关键能力。
- 探讨了多语言大型语言模型的技术方面，包括底层架构、目标函数和分词方法，指出多语言之间的相互影响问题。
- 提出了标准化和全面的评估机制，以提升自然语言处理领域的模型评估水平，推动LLMs的性能评估和实际应用。
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延伸问答
大型语言模型的预训练和适应过程是怎样的？
大型语言模型的预训练包括在大规模文本数据上进行训练，以学习语言的结构和语义，适应过程则是根据特定任务进行微调，以提高模型在该任务上的表现。
CMMLU基准的主要目的是什么？
CMMLU基准旨在全面评估多语言和中文大型语言模型的性能，涵盖多个学科领域，以提高模型在中文任务上的表现。
ZhuJiu基准如何评估大型语言模型的能力？
ZhuJiu基准通过综合评估模型的多维能力，采用多方面合作评估方法，确保评估的全面性和避免数据泄漏。
中文指令跟踪基准（CIF-Bench）有什么重要性？
CIF-Bench用于评估大型语言模型对中文的零射击泛化能力，揭示了评估偏差和性能差距的问题，帮助改进模型的中文处理能力。
CLongEval基准测试的特点是什么？
CLongEval基准测试具有足够的数据量、广泛的适用性和高质量，专门用于评估长文本上下文下的大型语言模型的能力。
多语言大型语言模型面临哪些主要挑战？
多语言大型语言模型面临的主要挑战包括模型安全性、多领域与语言文化的适应性，以及多语言之间的相互影响问题。
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