BriefGPT - AI 论文速递
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通过从资源丰富的语言进行自我蒸馏以增强大型语言模型的多语种能力
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了自监督学习方法在多语言机器翻译中的应用。通过结合噪声消除的自监督任务和原有任务，性能在8种和15种语言基准测试中分别提高了11.3％和3.7％。
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关键要点
- 本文研究自监督学习在多语言机器翻译中的应用。
- 采用基于噪声消除的自监督任务与原有任务结合。
- 在8种语言基准测试中性能提高了11.3%。
- 在15种语言基准测试中性能提高了3.7%。
- 与MASS等三种最先进的自监督学习方法相比，取得了显著提升。
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