本文探讨了一种基于语言数据和语言类型学特征的跨语种语言模型性能预测方法，评估了多种大型语言模型在多语言机器翻译中的表现。研究表明，大型语言模型在多语言语义解析和翻译方面优于传统方法，并提出了有效的跨语言转移策略，特别是在低资源语言翻译中具有显著优势。

本文探讨了利用语言数据和语言类型学特征预测跨语种语言模型性能的新方法，指出传统评估方法的局限性，并建议采用更强大的评估方案，以提高模型评估的可靠性和有效性。

本文提出了一种基于SoftMV框架的跨语种自然语言推理方法，通过生成软提示和使用双语词典，在XNLI数据集上取得了优异的性能，尤其在样本较少的情况下表现突出。此外，研究了多语言提示学习框架，以提高跨语言学习的有效性和可迁移性。