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前沿趋势论坛-机器翻译视角下的多语言大模型-南京大学.pdf

上传人: 山海 编号:627082 2025-04-21 46页 5.89MB

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本文主要探讨了机器翻译的研究范式正在从传统的神经机器翻译向基于大语言模型的方法转变。作者指出,大语言模型可以从单语数据中学习通用知识,包括翻译知识,而神经机器翻译主要从平行数据中学习翻译知识。文章还讨论了如何利用大语言模型提升低资源语言的能力,以及如何通过跨语言对齐来增强模型的多语言能力。作者提出了一种跨语言能力迁移框架,通过翻译思维链和利用英语能力协助目标语言进行指令完成,来提升模型完成复杂任务的能力。此外,文章还探讨了如何评估模型的跨语言迁移能力,包括通用语言能力、任务完成能力和知识迁移能力。最后,作者指出,从机器翻译到多语言大模型,我们仍然关注多语言学习的原理和方法,以及如何提升语言使用的公平性和促进不同语言文化的沟通交流。
如何利用大语言模型提升低资源语言能力? 如何在大模型中建立有效的多语言对齐? 如何实现从机器翻译到多语言大模型的转变?
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