该文章介绍了首个多语言语言可接受性基准MELA，并分析了经过精调的XLM-R的权重。结果显示ChatGPT在上下文实例方面表现良好，但仍落后于精调的XLM-R。GPT-4在零-shot设置中与精调的XLM-R性能相当。跨语言和多任务学习实验表明，语言内的训练数据对语言可接受度判断至关重要。文章还引入了冲突权重的概念，可能是跨语言转移困难的潜在指标。

首个多语言语言可接受性基准MELA涵盖10种语言，分析了XLM-R的权重和语言转移困难，结果显示ChatGPT落后于精调的XLM-R，GPT-4在零-shot设置中性能相当。跨语言和多任务学习实验表明语言内的训练数据至关重要。引入了冲突权重的概念，可能是跨语言转移困难的指标。