该论文介绍了开普敦大学在WMT22竞赛中提交的多语种翻译模型，支持英语与8种南部/东南部非洲语言的翻译。研究采用多种低资源机器翻译技术，结果表明这些技术在缺乏双语数据时效果显著。

该文介绍了基于GPT的翻译质量评估指标GEMBA，可用于有参照和无参照情况。研究了四个提示变体，并比较了两种方式下的性能表现，发现只能应用于GPT 3.5及以上的模型。在WMT22的Leaderboard中，GEMBA在三种语言对中表现出先进的性能。