意味、言語構造、言語の優位性を考慮した多言語文脈内学習

することがわかっている[11,12]。多言語大規模言語モデル（MLLM）の文脈内学習これら3つの項目の個別的な影響については先行（ICL）における事例選択では、意味の一致、言語構研究で検証されているが、総合的に考慮する際の最造の類似、言語の優位性の3項目が重要となる。既適な重み付けについては明らかにされていない。そ存研究ではこれら3項目を総合的にどのように考慮のため、実際のユースケースで各観点をどのようにするべきか明らかにされていない。我々は3項目の活用すればよいか明確ではなく、MLLMの潜在能指標を再定義し、最適なバランスで事例選択する手力を十分に引き出せていない。3つの項目を最適に法を提案する。実験の結果、既存手法と比較して提考慮して事例選択するには、選択基準が定量化され案手法が最高性能を達成した。ていない、明示的に観点が区別されていない、という2つの課題が既存研究にはある。1つ目に関して