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EMMA-500：增强大规模多语言适应性的语言模型
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究介绍了EMMA-500，一个在546种语言上持续训练的大规模多语言模型，旨在提升低资源语言的表现。通过MaLA语料库的持续预训练，Llama 2 7B模型在跨语言转移、任务泛化和语言适应性方面表现显著，尤其在少数语言上效果突出。研究强调了词汇扩展和持续训练的重要性。
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关键要点
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本研究提出了EMMA-500，一个在546种语言上持续训练的大规模多语言模型。
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EMMA-500旨在提高对低资源语言的覆盖。
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通过汇集MaLA语料库，实现了Llama 2 7B模型的持续预训练。
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研究结果显示在跨语言转移、任务泛化和语言适应性方面有显著提升，尤其是在少数语言的表现上。
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强调了词汇扩展和持续训练的重要性。
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