本研究提出FuxiMT，一种针对低资源环境的多语种机器翻译模型。该模型通过在大型中文语料库上预训练，并在65种语言的平行数据集上微调，展现出优越的翻译能力，尤其在缺乏平行数据时的零-shot翻译表现突出，具有实用潜力。

本文研究了机器翻译的训练模型，重点关注增强多对多多语言翻译性能和零-shot翻译方向。通过在预训练的多语言大型语言模型上进行微调，并采用提示策略和跨语言一致性正则化，提高了翻译性能。实验结果表明方法有效。