以下关于大型语言模型的跨语言迁移（Cross-Lingua

[不定项选择题]

以下关于大型语言模型的 跨语言迁移（Cross-Lingual Transfer） 的说法，哪些是正确的？

使用共享的多语言词汇表可以促进跨语言迁移

通过对齐不同语言的词嵌入空间，可以提高迁移效果

在单一语言上预训练的大模型无法进行跨语言迁移

使用翻译数据进行联合训练，可以增强跨语言能力

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在写总结的外卷侠很爱吃肉

单一语言预训练的大模型进行跨语言迁移的主要方法包括：多任务预训练：在预训练阶段加入跨语言任务（如掩码语言建模、句对预测），通过共享底层特征实现跨语言对齐。参数高效微调：采用适配器（Adapter）或位元微调（BitFit）技术，在目标语言数据上仅调整少量参数，保留原始模型知识。提示学习（Prompt Tuning）：通过设计跨语言一致的提示模板，引导模型在目标语言中激活相关语义特征，实现零样本迁移。语言插值（Code-Switching）：混合源语言与目标语言文本（如替换部分词汇），训练模型处理混合语言场景，提升跨语言泛化能力。

发表于 2025-06-05 21:00:52 回复(0)