凤凰：跨语言实现ChatGPT的民主化

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Phoenix: Democratizing ChatGPT across Languages

解决问题：
这篇论文试图解决的问题是如何让ChatGPT在多语言环境下更加普及和可用。通过发布一种名为“Phoenix”的大型语言模型，该论文旨在使ChatGPT在使用受限的国家和地区更加普及和可用。

关键思路：
该论文的关键思路是通过发布一种名为“Phoenix”的大型语言模型，使ChatGPT在多语言环境下更加普及和可用。相比当前领域的研究，该论文的思路在于提供了一种可用于多种语言的模型，并且在语言资源有限的情况下表现出了优异的性能。

其他亮点：
该论文的亮点在于提供了一种可用于多种语言的模型，并且在语言资源有限的情况下表现出了优异的性能。该论文的实验设计充分考虑了多种语言的情况，并且使用了多个数据集进行验证。该论文的作者还开源了数据、代码和模型，这对于推动多语言ChatGPT的发展具有重要的意义。

关于作者：
该论文的主要作者分别是Zhihong Chen、Feng Jiang、Junying Chen、Tiannan Wang、Fei Yu、Guiming Chen和Hongbo Zhang。他们所在的机构是Freedom Intelligence。这些作者之前的代表作包括《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》、《Attention Is All You Need》等。

相关研究：
近期其他相关的研究包括《Multi-lingual Generative Pre-trained Transformer with Iterative Back-Translation》（作者：Wei Wang、Yue Zhang、Fandong Meng、Xinyu Dai，机构：Microsoft Research Asia）、《XGLUE: A New Benchmark Dataset for Cross-lingual Pre-training, Understanding and Generation》（作者：Yiming Cui、Guokan Shang、Xin Tan、Dongyan Zhao，机构：Peking University）等。

论文摘要：本文介绍了我们在跨语言方面推广ChatGPT的努力。我们发布了一个大型语言模型“Phoenix”，在开源英文和中文模型中取得了竞争性表现，同时在资源有限的语言（包括拉丁语和非拉丁语言）方面表现出色。我们相信这项工作将有助于使ChatGPT更加易于使用，特别是在那些由于OpenAI或当地政府的限制而无法使用ChatGPT的国家。我们的数据、代码和模型都可以在https://github.com/FreedomIntelligence/LLMZoo上找到。

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