本文介绍了一种名为LOLA的多语言大型语言模型，使用稀疏专家混合变换器架构进行训练。该模型涉及超过160种语言，通过学习的专家路由机制利用隐含的系统语言模式，在自然语言生成和理解任务中表现出竞争力。LOLA是一个开源模型，促进了可重复性，并为未来研究提供了基础。

介绍了Orion-14B，一个包含140亿参数的多语言大型语言模型集合，通过数据调度方法在多样文本语料库中训练基础模型，并对特定用例进行精细调整，评估结果显示在广泛任务中实现了最先进性能。提供了Orion-14B模型系列及相关代码，旨在促进该领域的研究和应用。

我们提出了一种评估多语言大型语言模型在多形式语法结构方面学习句法的方法。研究结果表明该框架在多种编码上一致。预先训练的词向量不偏好成分句法表示，而是倾向于依赖表示。子词标记化需要用于表示语法，与基于字符的模型不同。从词向量中恢复语法时，语言在预训练数据中的出现比任务数据的数量更重要。

本文提出了一种评估多语言大型语言模型学习句法的方法，通过选择几个语言模型并在多个解析树库上研究它们。结果表明该框架在多种编码上一致，预先训练的词向量倾向于依赖表示，子词标记化需要用于表示语法，语言在预训练数据中的出现比任务数据的数量更重要。

该研究提出了一种评估多语言大型语言模型在多形式语法结构方面学习句法的方法，结果表明该框架在多种编码上一致，子词标记化需要用于表示语法。

该研究提出了一种评估多语言大型语言模型在多形式语法结构方面学习句法的方法。结果表明，该框架在多种编码上一致，预先训练的词向量不偏好成分句法表示，而是倾向于依赖表示，子词标记化需要用于表示语法。