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本文研究了多语言分词器如何处理跨语言同形词(不同语言中拼写相同但含义不同的词),并提出了一种轻量级的语言线索干预方法,通过引入语言特定字符来减少分词共享。实验表明,在机器翻译中,特别是在BPE分词下,该方法带来了适度的改进。
本文对LLM在22种语言中的九种不确定性估计方法进行了大规模评估,发现提示模型用英语推理可改善低资源语言的不确定性估计,且方法的选择取决于模型规模。
本文提出了跨语言在线策略自蒸馏(COPSD)方法,该方法通过共享的学生-教师架构,将高资源语言的推理能力迁移到低资源语言中。在17种非洲语言上的实验表明,该方法的数学推理能力和答案格式遵循度均得到显著提升,性能优于组相对策略优化(GRPO)。