大型语言模型在多领域翻译中的应用：基准测试与领域链思维微调

提出了一种神经机器翻译方法，通过将文本领域视为不同的语言，创建多领域翻译系统，显著提高翻译质量。

预先指定文本领域是必要的，但即使在未知领域也能实现高质量翻译。

利用预训练语言模型进行领域特定数据增强的领域自适应新方法，结合回译技术，显著改善机器翻译效果。

提出了一种无需领域注释数据的多领域机器翻译模型，通过阶段式训练策略和聚类建模领域差异，取得了良好效果。

设计了一种面向翻译任务的先进语言模型翻译器ALMA，在多个测试数据集上表现优异。

微调和测试多语言大型语言模型在低资源语言中具有挑战性，领域相似性对模型性能影响显著。

提出了一种基于提示的精调方法LlamaIT，显著提升LLM的领域特定机器翻译能力。

研究表明，微调大型语言模型对机器翻译的影响显著，且保持翻译质量和能力的需求日益增加。

新的机器翻译范式通过在平行文本上微调LLM，超越了传统的专用翻译系统，呼吁进一步研究以实现大规模多语言翻译。