超大模型在跨语言任务上的表现如何？是否存在特定的设计或训练策略来增强其跨语言能力？

超大模型在跨语言任务上的表现通常取决于多种因素，包括模型架构、训练策略、数据使用等。

以下是对超大模型在跨语言任务上表现的分析以及增强其跨语言能力的特定设计或训练策略。

超大模型在跨语言任务上的表现 多语言理解能力：超大模型，如GPT系列、BERT系列等，通过在大规模多语言数据集上进行预训练，展现出了较强的多语言理解能力。

这些模型能够在不同语言之间进行知识迁移，从而在跨语言任务上取得较好的表现。

性能差异：然而，超大模型在不同语言任务上的表现可能存在差异。

由于预训练数据和指令数据主要由英语构成，非英语数据占比较小，因此模型在英语任务上的表现往往优于非英语任务。

持续进步：随着技术的不断进步和训练策略的优化，超大模型在跨语言任务上的表现也在不断提升。

研究者们正在探索各种方法来缩小不同语言任务之间的性能差距。

增强跨语言能力的特定设计或训练策略 跨语言指令微调（CoIT和MuIT）： CoIT：通过使用翻译任务指令数据和跨语言通用任务指令数据对模型进行微调，可以提升模型在单一非英语语言上的能力。

例如，x-LLaMA通过这种方式在六种非英语语言上的平均表现超过了只用英文指令微调的模型。

MuIT：通过混合多语言数据对模型进行指令微调，构建多语言模型。

这种方法不仅可以在各语言上达到与定制模型相似的表现，还具备执行多语言指令的能力。

利用Scaling Law优化数据配比：在资源受限的情况下，通过非线性规划问题优化多语言指令微调的数据配比，以取得最高的平均多语言表现。

识别语言特定神经元：通过语言激活概率熵（LAPE）等方法识别大模型中的语言特定神经元，有助于理解和提升模型的多语言能力。

多语言自指令方法：自动为模型生成多样的多语言指令，提高模型遵从自然语言指令的能力。

例如，PolyLM模型通过这种方法生成了132.7K条多语言指令。

共享sub-word词汇表：如XLM模型通过共享的sub-word字典（如BPE）来提高不同语言在嵌入空间的对齐效果，使用多项式分布对句子采样以保证语料平衡。

多任务预训练：结合不同的预训练任务，如因果语言建模（CLM）、掩码语言建模（MLM）和翻译语言建模（TLM），来提升模型的跨语言能力。

跨语言模型预训练：通过结合CLM和MLM或MLM和TLM的方式进行预训练，如XLM模型证明了预训练跨语言模型在XNLI跨语言分类任务上的有效性。

多语言数据混合：在训练过程中混合不同语言的数据，提高模型的泛化能力。

动态适应机制：根据输入的语言动态选择不同的参数设置和处理策略，以适应不同语言的特点。

结论 超大模型在跨语言任务上展现出了较强的多语言理解能力，但性能差异仍然存在。

为了增强其跨语言能力，研究者们提出了多种设计或训练策略，包括跨语言指令微调、优化数据配比、识别语言特定神经元、多语言自指令方法、共享sub-word词汇表、多任务预训练、跨语言模型预训练、多语言数据混合和动态适应机制等。

这些策略有助于提升模型在多语言环境中的表现，减少对特定语言训练数据的依赖，并提高模型的泛化能力和跨语言迁移效果。