本文提出LlamaFusion框架，赋予预训练的大型语言模型多模态生成能力，提升文本与图像的理解和生成效果，使用50%的计算量实现20%的理解提升和3.6%的生成改进。

本研究提出了一种迭代双语理解翻译方法（IBUT），通过大型语言模型的跨语言能力生成反馈，逐步提升理解，减少错误，提高翻译质量。实验结果显示，IBUT在多个领域表现优于其他方法。