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弥合语言鸿沟：利用大型语言模型进行机器翻译的调查
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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
本研究探讨如何利用大型语言模型提升低资源语言的机器翻译，分析了示例提示、跨语言迁移和微调等技术，并比较了大型语言模型与传统模型的优缺点。
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关键要点
- 本研究探讨如何利用大型语言模型改善低资源语言的机器翻译。
- 研究分析了示例提示、跨语言迁移和高效微调等技术。
- 提出了适应资源匮乏环境的新方法。
- 比较了基于大型语言模型的翻译与传统编码-解码模型的优缺点。
- 指出未来建设更强大、包容和可扩展的机器翻译系统的方向。
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