本文提出了一种无监督提示方法，通过高资源语言的合成样本提升低资源语言的多语言总结能力。研究表明，该方法在多种低资源语言上优于有监督提示，尤其在印地语和芬诺-乌戈尔语言中表现突出。实验结果显示，新方法显著提高了低资源语言的翻译准确性和语义理解。

本研究探讨生成式大型语言模型在机器翻译中的应用，发现多语言模型如PaLM在翻译质量上接近人类水平。提出了多语言提示翻译器（MPT）和跨语言思维提示（XLT）等新方法，显著提升了低资源语言的翻译效果，并改善了模型在多语言任务中的表现。研究还分析了非英语母语用户与模型互动时的性能差异，提出无监督提示方法以优化低资源语言的总结能力。

本研究探讨了跨语言文本分类中的上下文学习，提出了X-InSTA提示构建策略，表现优异。同时，研究提出了无监督提示方法和CLASP方法，利用合成数据改善低资源语言的处理效果。通过微调和PPCL方法提升序列标注任务性能，展示了大型语言模型在新任务中的显著性能提升。