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？
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。
延伸解读
评估方法的新思路
文章提出利用语言数据和语言类型学特征预测跨语种语言模型性能，以替代传统基于翻译的评估方法。这种方法能可靠估计模型在不同语言上的表现，为多语言NLP评估提供了更高效的途径，尤其适用于机器翻译系统覆盖不足的语言。
大模型在多语言任务中的优势
研究评估了XGLM、OPT、BLOOMZ和ChatGPT在102种语言上的表现，发现大语言模型在多语言机器翻译和语义解析中优于传统方法。它们通过少量提示即可将英文数据集转化为多种语言，在低资源语言翻译中表现突出，展现了新的工作方式。
跨语言转移的实用策略
针对低资源语言，基于翻译的跨语言转移策略比零样本方法更有效。具体而言，在源语言训练数据上进行往返翻译，并在目标语言测试实例上翻译，效果最佳。此外，使用目标语言校验数据进行模型选择优于源语言数据，这为跨语言转移研究提供了更可靠的基准。
Q&A
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。
