second-language-acquisition

本文提出了一种多智能体具身对话系统，该系统通过使用大语言模型（LLMs）和CEFR分类器的“生成-评估-再生成”循环，为英语学习者生成适合其水平的对话。一项针对日本大学生的初步研究显示，该系统在水平适配性方面有所提升，但未能在统计学上显著降低外语焦虑。

Dango是一个18亿参数的大型语言模型，严格使用日语（L1）进行预训练，然后使用英语（L2）进行微调，以研究第二语言习得中的语言迁移效应。该模型从预训练语料库中过滤掉英语污染，并展现出类似人类的L2输出模式。