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如何训练强大的罗马尼亚语语言模型（LLM），附带英文指导
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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
本研究使用大型语言模型评估了Llama2在机器翻译方面的能力，发现其对已见过的语言具有较高的BLEU分数。研究结果表明句法相似性并非决定翻译质量的主要因素，同时发现某些语言虽然训练数据较少，但与英语具有可比较的相关性，为构建以非英语语言为中心的多语言模型提供了新的可能性。
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关键要点
- 本研究评估了Llama2在机器翻译方面的能力。
- Llama2对已见过的语言具有较高的BLEU分数，超过10分。
- 对未见过的语言，Llama2的表现不一定理想。
- 句法相似性并非决定翻译质量的主要因素。
- 某些训练数据较少的语言与英语具有可比较的强相关性。
- 研究结果为构建以非英语语言为中心的多语言模型提供了新的可能性。
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