本研究探讨了像素模型在标准语言到方言转移学习中的潜力，结果显示其在德语的语法和语义任务中优于基于令牌的模型，尤其在零-shot方言评估中表现突出。

LHMKE是一种全面评估中文大型语言模型知识的基准，包括10,465个问题，涵盖30个学科的75个任务。通过零-shot评估，比较了11个中文大型语言模型在不同学科的性能。验证了GPT-4的自动评分主观预测能力。研究结果表明LHMKE是具有挑战性和先进性的评估标准。

本研究发现跨语言语言理解评估中存在翻译不一致性，对低资源语言影响大。通过零-shot评估识别翻译错误，并通过重新注释目标语言证实了错误存在。