代码混合：测量多语言大型语言模型的能力的新方法

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对多语言大型语言模型在代码混合（即在一次发言中混合多种语言）的机器翻译能力不足的现状，提出了一种新的规则基础提示技术。研究发现，尽管通过k-shot提示（$k\in\{0, 1, 10, 20\}$）通常能取得最佳效果，但规则基础提示在生成独特的代码混合句子方面展现出潜力，并创建了涵盖五种语言对的黄金标准代码混合数据集。

研究表明，多语言模型如PaLM在机器翻译中接近人类水平，能优化翻译细节并处理提示。研究分析了模型的错误和限制，并提出上下文学习的建议，旨在通过改进评估指标推动进步。

PaLM 上下文学习 多语言 多语言模型 机器翻译 评估指标
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