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适应低资源语言的开源大型语言模型：土耳其语的案例研究
尽管具有英语主导性的大语言模型的进步，但低资源语言仍需要进一步的开发才能增强全球可访问性。代表这些语言的主要方法是单语和多语言预读。单语言预告片由于硬件要求而昂贵，而且多语言模型在语言中通常具有不平衡的性能。这项研究通过调整大型语言模型（接受英语培训）来探讨一种替代性，从而探讨了低资源语言。我们评估各种策略，包括持续的培训，教学微调，特定的微调和词汇扩展。结果表明，持续的训练可以证明语言理解，如困惑得分所反映，而特定于任务的调整通常会增强下游任务的性能。但是，扩展词汇并没有显示出实质性的好处。此外，虽然较大的模型通过几次调整来改善任务性能，但在适应时，多语言模型的形式比单语的同行更糟。
国家级宏观经济因素适应低收入与大脑结构与心理健康的关联
宏观结构特征，例如生活成本和州水平的反贫困计划与大脑发展和心理健康中社会经济差异的幅度有关。在这项研究中，我们从17个州的10,633 9-11岁的青年（5115名女性）中利用了青少年大脑和认知发展（ABCD）研究的数据。较低的收入与较小的海马体积和更高的内在心理病理学有关。这些关联在生活成本较高的州中更强。然而，在高收入家庭提供更慷慨的现金利益的高昂成本中，海马体积的社会经济差异减少了34％，因此家庭收入与海马量的关联与最低的生活州成本相似。我们观察到了内部精神病理学的类似模式。国家一级的反贫困计划和生活成本可能与与神经疾病和心理健康有关的其他因素混淆。然而，这些模式对控制众多国家级别的社会，经济和政治特征的控制是强大的。这些发现表明，包括反贫困政策的慷慨大方的州级宏观结构特征可能与解决低收入与大脑发展和心理健康的关系有关。