使用对比校准指示为未见过的低资源语言中的机器翻译调整 LLMs
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。该研究引入对比对齐指令（AlignInstruct）来解决机器翻译在大型语言模型上的两个挑战，即将支持的语言扩展到之前未曾见过的语言和低资源语言中数据匮乏问题。通过机器翻译指令（MTInstruct）对模型进行微调是解决第一个挑战的一种简单方法。然而，MTInstruct 受第二个挑战中固有的弱跨语言信号的限制。AlignInstruct...
研究发现，指导调优大型语言模型（LLMs）可以提高其与人类大脑的相似性。通过对25个经过指导调优的LLMs进行评估，发现指导调优可以提高大脑对齐的平均值，但对行为对齐没有类似效果。研究还发现，大脑对齐与模型大小和需要世界知识的任务的表现之间存在强正相关。这些结果表明，指导调优可以改善LLMs的世界知识表示和大脑对齐。
