本文探讨了通过检查点平均化和知识融合等方法提升大型语言模型（LLMs）性能的策略，包括多模态模型的训练数据构建、数据增强在跨语言推理中的应用，以及改进机器翻译能力的研究。研究表明，这些策略能有效提高低资源语言的表现，并展示了LLMs与传统自然语言处理技术的协同作用。