被遗忘的跨语言迁移：大语言模型中低资源语言的桥梁作用
计算与语言
2026-03-24 v1
摘要
我们研究大语言模型在低资源语言上的表现，通过对英语、哈萨克语和蒙古语进行基准测试。实验在五个条件下进行，包含 50 个手工编写的题目，涵盖事实性、推理性、技术性和文化关联性类别。我们评估了 2000 个回答的准确性、流畅性和完整性。我们发现，英语与低资源语言条件之间存在持续的 13.8-16.7 个百分点的性能差距，模型在保持表面水平流畅性的同时，生成内容的准确性显著降低。跨语言迁移-提示模型通过以英语进行推理后翻译回来，仅为双语体系结构提供了选择性收益 (+2.2pp 到 +4.3pp)，但对以英语为主的模型没有任何好处。我们的结果表明，当前的大语言模型系统性地忽视了低资源语言社区，而有效的缓解策略是与体系结构相关的，而非通用的。
引用
@article{arxiv.2603.21036,
title = {Left Behind: Cross-Lingual Transfer as a Bridge for Low-Resource Languages in Large Language Models},
author = {Abdul-Salem Beibitkhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.21036},
year = {2026}
}