本研究探讨大型语言模型在不同语言中学习新知识的不平等现象,发现低资源语言在有效性、可迁移性、优先级和鲁棒性等方面普遍处于劣势,旨在提高对语言不平等的认识,推动更公平的LLMs发展。
本文讨论了AI大模型中的语言不平等问题,研究发现不同语言的训练成本存在差异,导致处理延迟和长序列依赖性建模的不公平。这限制了非英语母语国家公平访问语言技术的机会,形成了AI鸿沟。为解决问题,一些国家开始开发自己的母语大模型,如百度、阿里巴巴和华为。然而,如果不采取果断行动,AI鸿沟可能成为新的不平等问题。幸运的是,国内科技巨头已开始采取行动。
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