研究发布豪萨语安全偏好数据集 HausaSafeLM,评估 SFT 与 DPO 对齐效果
论文针对西非逾 2 亿人使用的豪萨语,基于 PKU-SafeRLHF 构建 1 万条提示的 HausaSafeLM 安全偏好数据集(3000 条人工校正、7000 条机器翻译)。在 Qwen2.5-7B-Instruct 上比较 SFT 与 SFT+DPO,发现基座模型高拒答率实为生成能力不足;D…
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论文针对西非逾 2 亿人使用的豪萨语,基于 PKU-SafeRLHF 构建 1 万条提示的 HausaSafeLM 安全偏好数据集(3000 条人工校正、7000 条机器翻译)。在 Qwen2.5-7B-Instruct 上比较 SFT 与 SFT+DPO,发现基座模型高拒答率实为生成能力不足;D…
论文对 51 个近期多语言基准、242 个数据集、219 种语言进行数据驱动审计,从覆盖度、代表性、严谨性三方面评估。发现覆盖广而不深,36% 语言只出现在一个基准里,低资源语言仅覆盖 1-3 类任务,56% 数据语言实例由英语翻译而来,且存在基准污染与平行语料重叠问题。作者据此提出原生构建、文化…
论文将 PolyRefuse 扩展到白俄罗斯语、巴什基尔语和塔吉克语,在 Qwen2.5-14B-Instruct 上复现拒答方向迁移实验。结果显示拒答方向的普遍性是分级的而非二元的:安全对齐语言的方向可广泛迁移,而严重未对齐语言的方向无法可靠调控拒答行为,提示最弱势语言用户面临更弱的安全保障。
OpenAI 发文介绍其在低资源编程语言方面对 ChatGPT 的改进,并新增了软件工程、SQLite 和 COBOL 迁移等评测。此举旨在提升模型在冷门语言与遗留系统场景下的代码能力,扩大 ChatGPT 在企业和迁移项目中的适用范围。
论文首次将思维链忠实度与语言资源水平和任务类型关联,在八种语言的 MMMLU 平行多选题上测试四个模型。发现知识密集型任务中资源水平越低忠实度越高,推理密集型任务则不然,并提出依赖假说:模型无法回忆答案时更依赖推理。
论文提出可扩展、语言无关的关系抽取数据构建方法,通过自然语言推理任务对知识库与文本的噪声对齐去噪,并比较五种去噪策略。结果显示少样本下多语言模型优于希伯来语专用模型,而专用编码器在 NLI 微调下仍有竞争力;母语提示效果不逊于英语提示。最优开源模型 Gemma-4-31B-it(F1 0.915)…
论文发布 Pearl-Chat,一个约 847 万参数的因果解码器 Transformer,专为东非逾千万人使用的低资源班图语卢干达语设计,基于 JAX 与 Flax NNX 从第一性原理实现。自建字节级 BPE 分词器(词表 8192)实现每 token 4.88 字符、每词 1.60 toke…
Orange 发布适配沃洛夫语的 0.6B 至 14B 开源权重模型,通过指令微调、偏好对齐与模型合并构建。在 63 项公开与内部任务上,8B 与 14B 模型表现可与更大商业系统竞争。模型已在客服试点中评估,并在 Hugging Face 公开。
研究者发布 ELARSpeech,一个包含 30,202 小时语音、覆盖 675 种低资源语言的大规模多语言语音数据集,语料来自濒危语言档案库。实验表明该数据集可扩展 ASR 与 TTS 在长尾语言上的能力,伪标注无标签数据还能进一步提升效果。团队同时公开数据集、训练好的 ASR/TTS 模型及完…
研究者发布实验性罗马尼亚语优先语言模型管线Neurograf v1,包含635GB语料RoSfera、80k字节级BPE分词器、160M至6B参数的五个解码器模型、三个指令微调助手与两个对比学习嵌入模型。Neurograf-6B在1000题WWTBM基准的罗马尼亚语境问题上达69.89%准确率。研…
研究团队发布 SHAKTI,一个覆盖四类文体、八个 LLM 家族的大规模印地语 AI 文本检测基准,并基于往返翻译语义一致性提出 TRIDENT 检测框架。TRIDENT-S 变体在实验中整体表现最佳,并在七种语言与对抗设置下验证了多语言适用性。
研究者用 12.8 小时 Common Voice 爱尔兰语语音微调 Qwen3-TTS,并修正厂商微调脚本两处缺陷,跨语料字符错误率降至 0.225。随后将维基词典发音记录编译为词典与音素判别器,用于拒绝式微调,跨语料 CER 进一步降至 0.159、域内 0.067,同时揭示训练数据方言严重失…
论文提出结合人工编纂词表与少量人工例句的框架,按 Zipf 分布采样候选词,让具备推理能力的 LLM 为极低资源甚至未见语言生成连贯文本。在多种资源水平语言上以词汇多样性、偏离率和人工流畅度评估,句级效果突出,段落级亦有潜力。代码已开源。
研究团队基于 LLaMA-Omni 架构与 Latxa 骨干模型,构建首个面向低延迟端到端语音交互的巴斯克语开源语音语言模型。为缓解数据稀缺,将英文 VoiceAssistant-400K 语料翻译为巴斯克语并用本地 TTS 合成音频,评测内容质量 3.86/5、词错误率 9.94%、UTMOS …
研究者发布 Lipi-Ghor,一个弱监督构建的大规模孟加拉语语音语料库,含 885 小时音频,来自 998 个 YouTube 视频、596 个频道,覆盖 17 个领域。该语料首次为孟加拉语提供大规模、带说话人分离的长音频标注,并附带可复用的构建流程。团队在零样本与微调条件下评测四个主流 ASR…
研究分析 2020 至 2025 年间 1158 篇开放获取论文,考察低资源语言的研究关注度与语言代表性。作者提出语言包容性框架 LIF,从研究增长、代表性扩展、连续性与分布公平四维度衡量。结果显示论文数量增长 5.4 倍,但增长集中于已有代表性的语言,亚洲语言与撒哈拉以南非洲、东南亚覆盖明显不足。
arXiv 新论文将 Group Relative Policy Optimisation(GRPO)强化学习扩展到非 LLM 的小型编码器-解码器语音识别模型,以 Whisper-large-v3 为基线在 51 种非洲语言上验证。该方法在训练数据稀缺、音频含噪或退化时收益最明显。所得模型 Su…
研究者发布 MADARTB,首个覆盖贝鲁特、开罗、多哈、拉巴特、突尼斯五种城市方言并扩展标准阿拉伯语的平行依存树库,共 5000 句。分析显示各方言全局句法相似但局部结构差异明显。监督解析器 LAS 达 87.5%,最佳大模型配置为 85.7%。
论文提出 GLOSS-MT,用离线英-契维语词典就地替换源语名词短语,再一次性微调翻译模型处理混合输入,从而低成本加入术语可控性。在 NLLB-200、OPUS-MT 与 TranslateGemma 4B 上,所有微调版本 chrF2 均高于基座,三个 NLLB 微调成为最佳开源系统。替换词典条…
论文提出 RareCipherFT 方法,通过在上下文示例与参考译文中将稀有术语替换为字符打乱的密文,迫使模型只能从上下文中复制该术语,从而强化上下文术语学习(ICTL)能力。在英语与泰米尔语、阿萨姆语、米佐语、尼泊尔语、豪萨语七个翻译方向、1B 至 7B 四个模型上,术语召回率较标准 IC-Tr…
研究团队发布 BanglaShield,覆盖孟加拉语原生、罗马化与代码混合三种书写形式的提示安全分级分类资源与模型。基准测试显示,主流 LLM 分类器将 47% 的不安全原生脚本提示误判为安全,罗马化后升至 63.4%。BanglaShield 微调编码器在原生脚本上宏 F1 达 87.8,参数量…
论文介绍 AlexandriaX-2026 共享任务子任务 1 的参赛系统,目标是把英语对话轮次翻译成 13 种阿拉伯方言。团队用 QLoRA 在 Alexandria 平行对话语料上微调 NileChat-3B-Base,一套适配器权重覆盖全部方言,并以目标国家、方言、领域、角色、性别方向及前文…
论文对八款闭源与开放权重 LLM 在英语和孟加拉语 XL-Sum 测试集上进行零样本摘要评测,结合词汇、语义指标与事实性验证。结果显示 GPT-5.6 Luna 在英语词汇指标领先,但孟加拉语中 LLaMA 3.3 70B 的 ROUGE 和 BLEU 最高,Gemini 2.5 Flash 事实…
研究者为亚马逊通用语 Nheengatu(约 6000-10000 名使用者)构建了迄今最大的 1.45 万对葡萄牙语-Nheengatu 平行语料,以 2023 年巴西联邦宪法官方译本为锚,并发布首个基于转写口语的评测集与首个双向开放权重翻译模型。葡译 Nheengatu 在宪法文本上达 31.…
论文提出双向阿姆哈拉语-英语跨语言问答系统,整合统计机器翻译、最大熵命名实体识别与语义索引,让用户用任一种语言提问并从另一种语言文档中检索答案。阿姆哈拉语到英语检索精确率 72%、召回率 79%,英语到阿姆哈拉语为 65% 和 70%,显示低资源条件下模块化架构仍有效。
研究对商业 Jev 模型与开源 Laya-multilingual 模型在印尼区域语言上进行预注册评测,使用 NusaX 与 NusaTranslation 数据集。Jev 在词汇上更接近印尼语的句子上更准确,提供印尼语人工翻译可提升最高 37.2 分;重训练分类器需每语言超 500 条标注才能匹…
研究者发布首份经同行评审的藏语NLP系统性文献计量综述,覆盖2004至2026年间ACL Anthology与DBLP的140篇论文。结果显示84%成果出现在2018年后,中国研究者主导了87%的一作论文,研究沿NLP全流程自下而上扩展。综述同时指出方言覆盖、负责任NLP、原生评测与资源开放(仅2…
研究者针对僧伽罗语到英语低资源翻译中的幻觉问题,提出无参考幻觉检测框架,构建了 4.5 万样本合成数据集。微调的 mDeBERTa-v3 在令牌级 F1 达 0.841,三信号集成在句子级 AUROC 达 0.970。基准测试显示八种 NMT 系统的检测触发率相差一个数量级。
研究者发布 sk-bench,一个面向斯洛伐克语的原生优先 LLM 基准,包含 30 个数据集和 33 个评分任务变体,覆盖十类技能。评估 55 个开源与闭源模型,最佳开源模型落后专有 API 12.6 分。研究为其他低资源语言提出四条设计经验,并开源数据与代码。
论文提出「Model as a Library(MaaL)」架构,将小型社区录入的语音模型打包为可版本化的端侧依赖,实现离线结构化数据采集。其词表由说话者在部署现场用少量录音直接录入,避免网络爬取语料对非洲语言方言差异的系统性失真。文章属系统设计立场论文,给出机制与可行性分析。