本文探讨了双语词典在多语言预训练模型中的应用，强调通过合成文本和标注数据提升19种欠发达语言的性能。研究评估了ChatGPT在37种语言中的表现，发现其在多语言任务中的效果较差，需进一步研究。还分析了大型语言模型在语言多样性和推理效率方面的挑战，并提出了改进方法和未来研究方向。

本研究提出了NLIP Lab的多语言翻译系统，通过预训练和对齐一致性目标，结合双语词典和高质量种子数据微调语言模型，提升了印地语翻译效果。评测显示该模型具有竞争力。

本研究提出了跨语言思维提示（XLT）方法，以提升大语言模型的多语言能力。通过多项基准测试评估，XLT显著提高了多语种任务的性能，缩小了不同语言间的表现差距。研究还探讨了双语词典诱导任务及自回归模型的提示技术，强调未来需进一步研究以弥合性能差距。