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重新任务：从能力、技能和知识的视角重新审视大型语言模型任务
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过对大语言模型进行适应和扩展，探究了构建语言专属大语言模型的方法。发现词汇扩展和持续微调可以提高模型效率，适应方法取决于语言。适应以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。该研究为构建语言专属大语言模型提供了基础。
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关键要点
- 本研究探讨了构建语言专属大语言模型的方法。
- 研究通过系统实验分析基础模型选择、词汇扩展和持续微调对模型效率和任务性能的影响。
- 适应前的初始性能并不总是最终性能的指示。
- 大多数大语言模型可以通过简单的词汇扩展和持续微调提高效率。
- 最佳适应方法高度依赖于语言，简单方法在多种实验设置中表现良好。
- 适应以英语为中心的模型在资源稀缺语言上表现更好。
- 研究为高效构建语言专属大语言模型奠定了基础。
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