本研究分析了大型语言模型（LLMs）在机器翻译中的表现，发现GPT模型在高资源语言上接近传统模型，但在低资源语言上表现较差。研究强调平行数据和多样性对低资源语言翻译的重要性，并提出改进LLMs以支持语言多样性的需求。
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