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数据足够吗？针对内部翻译的语言模型微调：多数据集规模下的性能评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，使用大型语言模型进行细调后，仅用32个训练实例即可实现强大的翻译能力。单向细调可以实现多方向翻译，但选择翻译方向很重要。在目标语言侧进行细调可能导致任务误解，对非英语语言的翻译造成阻碍。对于不充分表示的语言，噪声的影响较小。成功对齐取决于教会模型保持“表面”关注，避免学习错误的偏差影响翻译。
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关键要点
- 研究发现，使用大型语言模型进行细调后，仅用32个训练实例即可实现强大的翻译能力。
- 单向细调可以实现多方向翻译，但选择翻译方向非常重要。
- 在目标语言侧进行细调可能导致任务误解，阻碍对非英语语言的翻译。
- 在平行数据的目标语言侧引入噪声时，尤其对良好表示的目标语言会产生问题。
- 对于不充分表示的语言，噪声的影响较小。
- 成功对齐取决于教会模型保持“表面”关注，避免学习错误的偏差影响翻译。
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