[论文] PSK at WMT 2026 MIST: Task-Specialized QLoRA Adapters for Multilingual Summarization and Question Answering
来源：arXiv AI 论文收录：2026/8/24
✦ AI 解读
本文介绍了PSK团队在WMT 2026多语言指令共享任务中的提交系统。该系统基于3.35B参数的Tiny Aya Global模型，为每个任务训练了三个QLoRA适配器，分别用于多语言摘要、基于段落的问答和过滤后的独立问答。实验表明，在保留集上，上下文和摘要适配器优于多任务适配器，而开放问答结果因答案长度和评估方法而异。最终提交了三个系统，共享上下文和摘要适配器，但使用不同的开放问答适配器。
We describe the PSK submission to the WMT 2026 Multilingual Instruction Shared Task. Our system uses the 3.35B-parameter Tiny Aya Global model with three QLoRA adapters, one for each task. The adapters are trained on multilingual document-summary pairs, passage-based question answering, and filtered standalone question answering. The summarization data also includes scientific papers with their author-written abstracts. On our held-out split, the context and summarization adapters perform better than our multitask adapter, which was trained only on data supplied by the organizers. Results for open QA are mixed and vary with answer length and evaluation method. We therefore submit three systems with the same context and summarization adapters but different open-QA adapters.
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