种和国家。 在我一直想探索这些模型对世界其他语种支持的边界。 比如说 .为什么htT能在各个语种中自由切换支持自如？ .到底htT支持多少种语言？ .htT对中文的支持和英文一样好吗？ .在大语言模型中是不是有一些“二等公民”和“一等公民”？ 分析的结果令人瞠目结舌。 美国人训练出来的模型对美式英文有压倒性的支持而世界上几千
的懂用户懂商业懂数据的产品
是抢手货。相反如果只做简 话低效执 WhatsApp 号码数据 行浅层思考的产品经理恐怕走不过未来-年的洪流。 查看详情 > 这也解释了为什么每个国家或者语种都需要自己的大语言模型才能在新一轮人工智能的工业革命中
跟上其他国家前进的步伐。 这篇文 智利的法律框架是怎样的？ 章结合了我的实践经验和定量分析最终得出以下结论 .大语言模型可以兼容中的所有种语言。 .英语占T-训练数据的以上。 .英语是大语言模型最有效的提示语言——它比西班牙语有效.倍比法语有效.倍比J中文日语韩语有
效倍大约种高资源语言得到了
大语言模型的充分支持。 .中其他种语言资源匮乏代表性不足。 .全球有近,种语言缺乏大语言模型支持。 你讲的语言是高资源还是低资源 传统自然语言处理,t研究会把语言分类成高资源hh语言和低资源语言。前者涵
盖约种语言包括英语中文西班 AO 列表 牙语法语德语日语俄语葡萄牙语阿拉伯语印地语意大利语韩语荷兰语土耳其语波斯语瑞典语波兰语印度尼西亚语越南语希伯来语。 这些高资源语言有着丰富的语言资源例如广泛的文本用于机器翻译的平行语料库综合词汇词典句
法注释和用于监督学习的标记语料库。 也有一些高资源语言如荷兰语可能没有大量的使用者但有着强大的语言研究学者和成果产出了重要的语言语料库和工具于是也成了高资源语言。 相反某些低资源语言例如尼日利亚皮钦语有超过 亿人使用但缺乏大量的研究和
