Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models

本篇文章属于LLM系列论述，旨在对《Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models》这一研究文献进行语言转换处理。

翻译就是你所需要的吗？用大型语言模型求解多语言任务的研究

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 自然语言处理任务的转换
  • 3 实际用户提问内容的转换
  • 4 普遍性探讨
  • 5 总结
  • 6 局限性分析

摘要

大型语言模型已展现出卓越的多语言处理能力；然而，由于训练数据的分布不均，多数模型仍以英语为核心。当前的研究大多借助这一特性，以增强其在自然语言处理任务中的多语言表现。本研究旨在将评估范围从传统的NLP任务拓展至实际用户的查询场景。我们发现，尽管将内容翻译为英语有助于提升以英语为中心的大规模语言模型在多语言NLP任务中的表现，但这种方法并非在所有情况下都适用。对于涉及文化背景和语言深层含义的任务而言，使用母语进行提示更具潜力，因为它能够更精准地把握与文化和语言相关联的细节差异。因此，我们建议应更加重视构建真正具备多语言能力的语言模型，而不仅仅局限于以英语为主的模型体系。

1 引言

NLP任务中的翻译研究

3 真实用户查询的翻译

一般