本研究分析多模态基础模型的内部表示，识别文本与语音的语义等效句子，提出克服高资源语言局限性的见解，发现跨模态表示逐渐融合，长度适配对缩小差距至关重要，推动低资源语言的发展。

研究人员提出多种置信度估计技术来解决大型语言模型的事实准确性问题。实验显示，隐藏状态探针提供了最可靠的置信度估计，但需要权重和训练数据。模型在语义等效输入下的置信度不稳定，表明模型参数化知识的稳定性有待提高。