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Intermediate Representation Alignment for Fine-tuning Large Language Models in Cross-Language Transfer
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内容提要
本研究探讨了大语言模型在多语言迁移中的性能差异，提出了一种中层对齐目标，能够有效提升低资源语言的迁移能力，并可与现有模块融合，无需完全重新训练。
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关键要点
- 本研究探讨了大语言模型在多语言迁移中的性能差异。
- 提出了一种中层对齐目标，能够有效提升低资源语言的迁移能力。
- 通过对1000多种语言对的分析，发现中层表示具有最强的跨语言对齐潜力。
- 该方法经过实验证明，特别能有效提升低资源语言的跨语言迁移能力。
- 研究结果表明，该方法可以与现有任务特定模块融合，无需完全重新训练。
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