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Multilingual Performance Biases of Large Language Models in Education
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在非英语教育环境中的表现偏差，发现其在低资源语言上的效果较差，且与训练数据量相关。因此，在实际应用前需验证模型在目标语言的表现，以为教育领域的多语言应用提供实证依据和建议。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在教育环境中的应用越来越普遍，尤其是在非英语语言中。
- 当前的LLMs主要集中在英语，导致在低资源语言上的表现较差。
- 研究发现LLMs在不同语言的教育任务表现与训练数据量相关。
- 在实际应用之前，需要验证模型在目标语言上的表现，以确保其有效性。
- 该研究为教育领域的多语言应用提供了实证依据和建议。
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