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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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关键要点
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本研究探讨聊天模型在未标注目标语言数据下的词汇扩展问题。
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现有策略在71%的情况下有效。
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后续技术可将有效率提升至87%。
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研究为资源有限语言的模型能力提升提供新视角。
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