本文系统地研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势和挑战，并在 102 种语言上评估了 XGLM、OPT、BLOOMZ 和 ChatGPT 四种常见模型的性能。在进一步分析中，本文发现大型语言模型在多语言机器翻译中具有一些新的工作方式。

Apr, 2023

评估大型语言模型（LLMs）在低资源语言中的性能，结果显示 LLMs 在各种孟加拉语 NLP 任务中表现不佳，呼吁进一步努力以提高对像孟加拉语这样的低资源语言的 LLMs 的理解

Sep, 2023

通过跨语言检索增强的方法，我们的研究论文提出了一种创新的方法，利用高资源语言中语义相似的提示来提高多语言预训练语言模型在孟加拉语任务上的性能。详细评估表明，跨语言检索增强的提示对于多语言预训练语言模型的性能有稳定的提升作用。

Nov, 2023

当前需要面临的问题是，是否需要专门面向低资源语言的大型语言模型（LLMs）？我们通过比较英语导向的 LLMs 与细调编码解码模型在孟加拉语下游任务中的表现，发现现有 LLMs 在生成孟加拉语脚本方面面临着挑战，同时也存在着一些数据集方面的偏见，因此需要开发更高效的孟加拉语导向 LLM。

Jun, 2024

通过使用机器翻译作为涉及英语和 22 种印度语言的任务，我们探索了大型语言模型的多语言能力，研究了原始模型的翻译能力和上下文学习能力，通过参数高效的微调方法和完全微调，我们确定了最佳性能的大型语言模型。结果表明，大型语言模型在包括目前在 LLMs 中代表较少的语言的机器翻译能力方面取得了显著的进展。

Nov, 2023

通过综合评估，本研究在低资源语言（如孟加拉语）的自然语言推理任务中评估了知名大型语言模型和最先进模型的性能，发现虽然大型语言模型在少样本情况下可以达到与微调后最先进模型相媲美或优越的性能，但需要进一步研究来提高我们对大型语言模型在类似孟加拉语等资源有限的语言中的理解。该研究强调了在不同语言环境中探索大型语言模型能力的持续努力的重要性。

May, 2024

本文旨在探究如何利用上下文学习的方法来提高实时自适应机器翻译的质量，并研究将强编码器 - 解码器模型和模糊匹配相结合以进一步提高翻译质量的方法。已在五个大不同的语言对上展开了实验。

Jan, 2023

本文旨在探索使用大型语言模型（LLMs）将英文翻译成蒙巴依语，一种在东帝汶使用的语言，本研究使用少量数据对 LLM 进行指导，以提高低资源语言的机器翻译质量。

Apr, 2024

我们通过对 LLaMA 的实证研究发现，在使用不到 1% 的预训练数据时，可以实现与最先进的转移模型相媲美的性能，无论是在知识对齐还是响应质量方面，这一实验结果在十三种资源匮乏的语言中也呈现出相似的趋势。预计实验的结论将有助于开发非英语 LLMs。

Jan, 2024

EthioLLM introduces multilingual large language models for five Ethiopian languages and English, along with a new benchmark dataset for downstream NLP tasks, evaluating their performance and making them available through an open-source repository.

Mar, 2024