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基于大语言模型的机器翻译中的上下文贡献分析
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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
本研究分析大型语言模型在机器翻译中如何利用输入上下文。结果显示，源文本在少量示例中比目标文本贡献更大，微调模型改变了上下文贡献模式，早期示例对翻译影响更大。这些发现帮助理解翻译机制并揭示异常现象。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型在机器翻译中如何利用输入上下文。
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源文本在少量示例中的贡献大于目标文本。
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微调模型会改变上下文的贡献模式。
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早期的少量示例对翻译序列的贡献更大。
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这些发现有助于理解基于大语言模型的机器翻译机制，并揭示翻译中的异常现象。
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