Expanding Chat Model Vocabulary Using Unlabeled Target Language Data

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内容提要

本研究探讨了聊天模型在未标注目标语言数据下的词汇扩展问题,现有策略有效率为71%,后续技术可提升至87%。为资源有限语言的模型能力提升提供新视角。

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