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通用大型语言模型能否泛化到英语-泰语机器翻译？
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势与挑战，评估了多种模型在102种语言上的表现。研究发现，大型模型在翻译能力上有所进展，但在特定任务中，简单模型表现更佳。通过微调和训练，低资源语言的翻译能力也有所提升，强调了参考翻译和提示技术的重要性，为未来的多语言翻译研究提供了新视角。
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关键要点
- 本文研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势与挑战，评估了四种模型在102种语言上的表现。
- 大型语言模型在多语言机器翻译中取得了显著进展，但在特定任务中，简单模型表现更佳。
- 通过微调和训练，低资源语言的翻译能力有所提升，强调了参考翻译和提示技术的重要性。
- 研究发现，选择翻译方向和数据噪声对翻译质量有重要影响，尤其是在非英语语言的翻译中。
- 新的机器翻译范式通过微调大型语言模型，能够超越传统的专用翻译系统，呼吁进一步研究以实现大规模多语言翻译。
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延伸问答
大型语言模型在多语言机器翻译中有哪些优势？
大型语言模型在多语言机器翻译中取得了显著进展，尤其在处理低资源语言时表现出色。
在特定任务中，简单模型的表现如何？
在某些特定任务中，简单模型的表现优于大型语言模型。
微调对低资源语言的翻译能力有何影响？
通过微调和训练，低资源语言的翻译能力得到了提升。
选择翻译方向对翻译质量有何影响？
选择翻译方向和数据噪声对翻译质量有重要影响，尤其是在非英语语言的翻译中。
如何通过新的机器翻译范式提升翻译能力？
新的机器翻译范式通过微调大型语言模型和使用单语数据进行预训练，显著提升了翻译能力。
研究中提到的参考翻译和提示技术的重要性是什么？
参考翻译和提示技术在提升大型语言模型的翻译表现中至关重要。
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