本研究探讨了大语言模型在多语言迁移中的性能差异，提出了一种中层对齐目标，能够有效提升低资源语言的迁移能力，并可与现有模块融合，无需完全重新训练。

Intermediate Representation Alignment for Fine-tuning Large Language Models in Cross-Language Transfer
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