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多语言自然语言处理中的评估实践：机器翻译能否替代人工翻译？
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了一种基于语言数据和语言类型学特征的跨语种语言模型性能预测方法，评估了多种大型语言模型在多语言机器翻译中的表现。研究表明，大型语言模型在多语言语义解析和翻译方面优于传统方法，并提出了有效的跨语言转移策略，特别是在低资源语言翻译中具有显著优势。
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关键要点
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本文提出了一种基于语言数据和语言类型学特征的跨语种语言模型性能预测方法。
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该方法能够可靠地估计模型在不同语言上的表现，优于传统基于翻译的方法。
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研究评估了XGLM、OPT、BLOOMZ和ChatGPT四种大型语言模型在102种语言上的表现。
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大型语言模型在多语言机器翻译中具有新的工作方式，尤其在低资源语言翻译中表现优异。
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使用大型语言模型进行多语言语义解析比传统翻译训练方法更有效。
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提出了一种有效的基于翻译的跨语言转移策略，特别是针对不受机器翻译系统支持的语言。
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通过使用目标语言校验数据进行模型选择比使用源语言数据更有效。
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延伸问答
如何评估多语言机器翻译模型的性能？
本文提出了一种基于语言数据和语言类型学特征的方法，能够可靠地估计模型在不同语言上的表现，优于传统的基于翻译的方法。
大型语言模型在低资源语言翻译中有什么优势？
大型语言模型在低资源语言翻译中表现优异，能够有效进行多语言语义解析，并提出了有效的跨语言转移策略。
哪些大型语言模型被评估在多语言机器翻译中？
研究评估了XGLM、OPT、BLOOMZ和ChatGPT四种大型语言模型在102种语言上的表现。
使用目标语言校验数据进行模型选择的效果如何？
通过使用目标语言校验数据进行模型选择比使用源语言数据更有效。
大型语言模型如何改进多语言语义解析？
使用大型语言模型进行多语言语义解析比传统翻译训练方法更有效，能够通过少量提示将英文数据集转化为多种语言。
跨语言转移策略的有效性如何？
研究提出了一种针对不受机器翻译系统支持的语言的有效的基于翻译的跨语言转移策略，特别是在低资源语言翻译中表现良好。
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