本研究探讨了多语言大型语言模型在语言能力迁移中的不足，揭示了关键信息区域及其神经元激活模式的相似性。研究表明，模型在训练和扩展后形成了通用语义空间，从而提高了跨语言处理的一致性，为提升跨语言能力奠定了基础。

Converging to a Lingua Franca: Evolution of Linguistic Regions and Semantic Alignment in Multilingual Large Language Models
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