降低大型语言模型在低资源语言的处理成本，同时确保预测和生成性能不受损失，通过考虑代码混合、翻译和音译等方式来减少 LLM 处理的标记数量，并通过广泛研究 15 种印度语言的 IndicXTREME 数据集来证明最佳交互策略可以将成本降低 90%，并且与原始低资源语言的交互相比性能更好或可比。

Mar, 2024

多语言语言模型（MLLMs）展现了强大的跨语言转移能力，本研究旨在调查源语言应用于目标语言的效果，特别是在扰动输入测试集的情况下，发现命名实体识别的跨语言转移主要取决于实体块的重叠，研究结果提供了宝贵的跨语言转移见解并强调了在跨不同语言时考虑语言细微差异和潜在限制的必要性。

Mar, 2024

本文提出了一种无监督提示方法，使用高资源语言的合成样本以在低资源语言上进行多语言总结，并且表明该方法在许多低资源语言上胜过有监督的提示。

Jun, 2023

本研究通过一系列实验翻译南安第斯克丘亚语为西班牙语，探究预训练大型语言模型在自动化机器翻译中从低资源语言到高资源语言的上下文学习能力。实验结果表明，即使是相对较小的语言模型，在提供了足够相关语言信息的情况下，能够通过提示上下文实现零样本低资源翻译。然而，提示类型、检索方法、模型类型和语言特定因素的不确定效果突显了即使是最佳的语言模型也存在于世界上 7000 多种语言及其使用者的翻译系统中的限制。

Jun, 2024

大型语言模型可以在研究欠资源语言中通过数据到文本生成来弥补性能差距，但人工评估表明 BLEU 分数相比于英语有所下降，对于评估非任务特定系统其适用性存疑。

Feb, 2024

研究了最近神经机器翻译 (NMT) 在英语和五种非洲低资源语言 (LRL) 对之间的效果，并表明多语言模型 (multilingual approach) 在某些翻译方向上有 +5 分数的提升。同时，提供标准的实验数据和测试集以供未来的研究使用。

Mar, 2020

本研究提出了三种策略以增强不太具备资源的语言在大型语言模型中的表现：扩展词汇表、使用双语数据进行预训练以对齐高资源语言和低资源语言、构建高质量的小规模指令数据集并进行指令微调。通过对比八个任务的其他大型语言模型，在质量分析中，我们的提出的 Bllossom 模型表现出优异的性能。

Mar, 2024

研究表明，大型语言模型在各种文档重新排序任务中展现了令人印象深刻的零样本能力。本研究探讨了大型语言模型在非洲语言的跨语言信息检索系统中的重新排序效果，研究结果显示，跨语言重新排序的效果可能与语言模型的多语言能力相关，且在英语中重新排序仍然最为有效。

Dec, 2023

本文介绍了一种使用知识蒸馏技术以及基于高资源语言的资源有效模型实现低资源语言机器翻译的方法。在以卢森堡语为例子的实验中，资源有效模型相比于大型 NLLB 模型速度提高了 30％以上且性能仅下降了 4％。

Mar, 2023

大型语言模型（LLMs）在提高高资源编程语言的开发者生产力方面表现出色。然而，许多低资源编程语言由于缺乏标记样本而无法受益于 LLMs，本研究通过使用源语言数据来提高目标语言的模型性能，并针对 4 个任务进行了广泛实验，以探讨交叉语言迁移学习的工作原理和最佳选择源语言的方式。

Oct, 2023