通过学习的嵌入传播促进大语言模型的俄语适应

本研究针对传统大语言模型在特定语言适应时数据需求高、成本昂贵的问题，提出了一种新方法——学习嵌入传播（LEP）。该方法通过直接将新语言知识植入现有的指令调优模型中，降低了所需训练数据量，实验证明其性能与传统调优方法相当，且在自校准和持续调优下可进一步提升任务解决能力。