低リソース言語翻訳の品質向上のための戦略
低リソース言語に対する翻訳の最適化は、次のような対策を講じることで実現できる：
- モデルの多言語共同学習を活用する: Seed-X-7Bは言語間事前訓練により高リソース言語から低リソース言語への知識移転を可能にする
- 言語識別子の追加: 入力テキストにターゲット言語のラベルを明示的に指定し（スワヒリ語はなど）、モデルが翻訳の方向を正確に識別できるようにする。
- ビーム・サーチのデコードを有効にするbeam_width=4 に設定すると、より安定した低リソース言語の出力が得られる。
- 編集後のプロセス正則化されたフィルタリングを使用して、一般的な形態論的エラーを修正する。
実際には、1）異なる温度パラメータ（0と1の間）をテストし、2）重要な内容については手動でキャリブレーションを行い、3）継続的なモデル改良のために開発チームにフィードバックするためにエラーサンプルを収集することが推奨される。モデルがサポートする言語のリストには、さまざまな低リソース言語が含まれており、適切なヒントエンジニアリングによって大幅に改善することができます。
この答えは記事から得たものである。Seed-X-7B：効率的な多言語翻訳のための大規模モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 低リソース言語への翻訳の質の低さにどう対処するか？
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