对大型语言模型进行少样本多语言 NLU 分析与适应：如今已经达到目标了吗？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。三种常用方法，即监督微调、监督指令微调和上下文学习，是少样本学习的三种替代方法。本文对这三种方法进行了广泛而系统的比较，测试了六种高低资源语言、三种不同的 NLU 任务以及各种语言和领域设置。观察结果显示，监督指令微调在性能和资源需求方面具有最佳平衡性。此外，本文还分析了预训练 LLM 的目标语言适应性，并发现标准适应方法能在表面上提高目标语言生成能力，但经 ICL...
本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过微调一个较小的模型来适应新领域和任务。该方法在神经机器翻译任务中展示了良好的适应能力，优于传统监督技术和大型语言模型。该方法还能够高效地进行批处理推理，并在翻译质量和即时适应率方面表现出色。
