麻省理工学院的研究发现，大型语言模型（LLMs）有时会错误依赖语法模式而非领域知识，导致在新任务中表现不佳，甚至可能被恶意利用生成有害内容。研究人员开发了一种基准测试程序，以评估模型对错误关联的依赖，从而帮助开发者在部署前减轻这一问题。
我们提出了一种新的方法，从树库中提取和探索显著的细粒度语法模式和潜在的句法语法规则，以创建易于理解的基于语料库的语法描述。我们的方法捕捉到了西班牙语、法语和沃洛夫语中已知和不太为人知的重要语法规则。
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