IntGrad MT:通过句子插值和渐进式机器翻译激发大语言模型的翻译能力
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对低资源语言对翻译效果不足的问题,提出了一种名为IntGrad MT的新方法,旨在充分利用大语言模型(LM)固有的翻译能力。通过构建逐步增加难度的少样本例子链,结合句子插值和渐进式机器翻译技术,该方法显著提高了多种语言LLM的性能,特别是在印地语、斯瓦希里语、孟加拉语和马拉地语等低资源语言上表现突出。
本研究提出IntGrad MT方法,通过构建逐步增加难度的少样本链,结合句子插值和渐进式翻译技术,显著提升大语言模型在低资源语言如印地语、斯瓦希里语、孟加拉语和马拉地语上的性能。