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SCALE：异构语言翻译引擎的协同合作
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
SCALE是一个协作框架，将专用翻译模型和通用大型语言模型连接为一个统一的翻译引擎，减轻了语言偏见和平行数据偏见，增强了专业性，而不牺牲通用性。SCALE在低资源环境中表现优异，可以有效地利用LLMs的现有语言偏见，在八个翻译方向上优于少样本GPT-4的平均6个COMET分。同时，对SCALE的稳健性、翻译特性和延迟成本进行了深入分析。
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关键要点
- SCALE是一个协作框架，将专用翻译模型和通用大型语言模型连接为一个统一的翻译引擎。
- SCALE减轻了语言偏见和平行数据偏见，增强了专业性而不牺牲通用性。
- 在低资源环境中，SCALE的翻译效果显著优于少样本LLMs（如GPT-4）和专门化模型（如NLLB）。
- 在Xhosa到英语的翻译中，SCALE通过一个仅包含600M参数的紧凑模型获得了BLEURT评分的稳定提高。
- SCALE在八个翻译方向上优于少样本GPT-4的平均6个COMET分。
- SCALE有效利用LLMs的现有语言偏见，通过以英语为中心的STM作为翻译枢纽。
- 对SCALE的稳健性、翻译特性和延迟成本进行了深入分析，为未来研究提供基础。
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