arXiv · cs.CL· Aleix Sant·· 5 天前AI 评分26
WMT 2026 MIST：面向开放式问答的任务保持多语言指令微调
Task-Preserving Multilingual Instruction Tuning for Open-Ended QA in WMT 2026 MIST
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Aleix Sant
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29926v1
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AI 导读
该论文介绍 WMT 2026 Multilingual Instruction Shared Task 的参赛方案，用 LoRA 基于主办方数据 EuroAlpaca 和跨语言增强数据 CrossEuroAlpaca 微调 Qwen3-8B，面向十种语言的开放式问答（QA-OEG）。在相同解码设置下，目标语言 QA-OEG 的 Gemma-4 评分较基座模型相对提升 7.8%；在 Aya Evaluation Suite 评测中，macro-平均 ROUGE-L 相对提升 41.5%、BERTScore-F1 提升 2.9%。但这些增益具有任务和语言特异性：目标语言的上下文问答及非目标语言的三项任务得分均有下降。
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