本文探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行低资源语言的机器翻译，特别是英文到蒙巴依语的翻译。研究表明，少量数据和无监督提示方法能显著提高翻译质量。实验结果显示，利用双语词典和翻译记忆等策略有效解决生僻词翻译问题，并提升模型性能。此外，多语言模型的翻译输出接近人类水平，推动了机器翻译的进步。