分解促使：揭示英语为中心的大型语言模型中的多语言语言结构知识
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了分解提示方法，用于探究英语为中心的大型语言模型在序列标注任务中对语言结构的理解能力，其研究结果表明分解提示优于迭代提示基线，在零样本和少样本情况下具备更高的效用和效率，并发现评估方法和提示中的指令使用对结果有影响，同时发现英语为中心的语言模型在多语言任务中表现优于多语言模型，从而对英语为中心的语言模型的多语言可迁移性进行了深入研究，为了解其多语言语言知识做出了贡献。
该研究探究了英语为中心的大型语言模型在序列标注任务中对语言结构的理解能力，提出了分解提示方法，并发现其在零样本和少样本情况下具备更高的效用和效率。研究还发现英语为中心的语言模型在多语言任务中表现优于多语言模型，并对其多语言可迁移性进行了深入研究。
