arXiv 自然语言处理· Vihindi Kotalawala, Nevidu Jayatilleke·· 2 天前AI 评分27
PlurVA-LLM-2026 任务 Track-1：通过多语言微调与阈值校准实现大语言模型多元价值对齐
PlurVA-LLM-2026 Shared Task Track-1: Pluralistic Value Alignment in LLMs via Multilingual Fine-Tuning and Threshold Calibration
AI 导读
研究团队在 PlurVA-LLM 2026 评测 Track-1 中，采用 4-bit QLoRA 微调 Llama 3.1 8B Instruct 实现多元价值对齐。方案针对中国、印尼和斯里兰卡数据分别采用选项置换、标注投票扩展与 SinhalaMMLU 增强，并引入条件阈值校准。最终系统在三地数据上的准确率分别为 0.785、0.715 和 0.916，宏平均准确率达到 0.805。
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