다국어 LLM

훈련 데이터 범위는 모델이 접하는 내용에 영향을 미치는 반면, 토큰화는 텍스트가 얼마나 효율적으로 표현되는지에 영향을 미칩니다. 구절이 유사한 정보를 표현하는 경우에도 언어별로 서로 다른 토큰 수가 필요할 수 있습니다. 이로 인해 실제 컨텍스트 제한과 서비스 비용이 변경됩니다. 교차 언어 전송은 모델이 한 언어에서 학습한 패턴을 다른 언어에 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 전달은 측정하는 능력이지 전문 용어, 관용어 또는 문화적으로 상황에 맞는 질문이 올바르게 처리된다는 보장은 아닙니다. 각각의 중요한 언어와 작업에 대한 평가 세트를 구축하세요. 자연스러운 현지 예, 혼합 언어 메시지, 명명된 엔터티 및 긴 문서를 포함합니다. 영어 벤치마크를 번역하는 것만으로는 측정을 혼란스럽게 만드는 부자연스러운 표현이나 오류가 발생할 수 있습니다. 출력 언어, 글꼴, 텍스트 방향, 로케일 형식, 인용, 대체 동작 등 전체 사용자 경험을 검토합니다. 시스템이 요청한 언어로 작업을 자신있게 수행할 수 없는 경우 해당 제한 사항을 전달하고 소스에 대한 액세스를 유지하세요. 회귀 결과를 하나의 글로벌 평균으로 숨기지 않고 언어별로 추적합니다.