质量还是数量？在低资源翻译中适应大型语言模型的数据规模和多样性

本文探讨了将大型语言模型（LLMs）适应低资源翻译所需的条件，重点分析了平行数据的重要性和监督微调中的多样性对性能的影响。研究发现，平行数据在预训练和微调过程中对低资源LLM-MT至关重要，而多样性往往导致干扰而非迁移。这些发现具有普遍性，对提升低资源语言的多语种LLM-MT模型具有重要价值。