IMPACT：跨复杂类型的屈折形态学探测
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内容提要
大型语言模型在多语言基准测试中取得了显著进展，但对语言复杂性的理解仍不明确。我们推出IMPACT评估框架，专注于五种形态丰富语言的屈折形态学，评估八种多语言LLM的表现，发现其在处理非英语和不常见形态模式时存在不足。
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关键要点
- 大型语言模型在多语言基准测试中取得显著进展，但对语言复杂性的理解仍不明确。
- 推出IMPACT评估框架，专注于五种形态丰富语言的屈折形态学。
- IMPACT框架评估八种多语言LLM的表现，涵盖阿拉伯语、俄语、芬兰语、土耳其语和希伯来语。
- IMPACT包括单元测试风格的案例，涉及基本动词屈折和语言特有现象。
- 尽管在英语表现强劲，LLM在处理其他语言和不常见形态模式时存在不足。
- 链式思维和思维模型可能会降低性能。
- 研究揭示了LLM在处理语言复杂性方面的不足，指出了改进的空间。
- IMPACT框架已公开发布，以支持进一步研究。
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