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SLAM：通过选择性语言对齐实现高效多语言推理
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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
本研究提出了一种高效的多语言推理对齐方法SLAM，旨在解决大型语言模型在多语言推理中的不足。SLAM通过微调多语言性层，显著减少计算资源浪费和灾难性遗忘。实验结果表明，其在10种语言上的表现优于强基线，训练时间减少4.1至11.9倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的多语言推理对齐方法SLAM。
- SLAM旨在解决大型语言模型在多语言推理中的不足。
- 该方法通过微调多语言性层，减少计算资源浪费和灾难性遗忘。
- 实验结果显示，SLAM在10种语言上的表现优于强基线。
- SLAM的训练时间比传统的两阶段方法减少了4.1至11.9倍。
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