然而，许多基于人工智能模型的翻译服务只支持20种主要语言，忽略了数百种鲜为人知的语言或低资源语言（LRLs）。缩小这种语言差距的一种方法是对低资源语言使用大型语言模型（LLMs）。

在这篇博客中，我们发掘大语言模型的潜力以满足对鲜为人知的语言资源和解决方案的需求。

低资源语言的困境

低资源语言是指用于构建和开发机器翻译、对话式人工智能和其他基于人工智能的系统的数据较少的语言。低资源语言如印地语、孟加拉语和斯瓦希里语被许多人广泛使用，但需要更多的资源来开发人工智能解决方案。

低资源语言缺乏用于训练人工智能模型的大规模生态系统语料库和数据，以解决高资源语言如西班牙语、汉语和英语等所具有的通信和翻译问题。

从社会文化的角度来看，保护低资源语言是至关重要的，因为在保护他们的丰富性和语言多样性的同时，他们拥有独特的传统、知识和整个文化的身份认同感。然而，现有的低资源语言翻译和保存工作由于资源很少而受限制。这导致翻译错误，包括短语和单词背后的重要文化意义丢失。

大语言模型在低资源语言中的应用前景

帮助翻译和保存低资源语言的一个潜在解决方案是利用大语言模型。大语言模型对高级语言的理解能力使其在以下方面非常有用：

• 使目标低资源语言的手写或传统文本实现数字化。文本数字化简化了全球受众存储和共享低资源语言的历史和文化内容。
• 通过训练大语言模型理解多种低资源语言模式和结构来实现翻译自动化。它允许语言模型生成更准确的翻译，并提供对内容的基本理解。
• 将口语低资源语言记录并转录成书面格式，尤其是主要通过口头传统存在的语言。将口语低资源语言转换成书面形式使它们更容易学习和保存。
• 使无监督培训（没有精确翻译的大语言模型培训）更加高效。大语言模型可以学习低资源语言之间的关系和模式，而不需要翻译对，这加快了翻译过程。

虽然无监督训练可以提高翻译效率，但必须考虑数据可用性和准确性挑战。

挑战和局限

大语言模型在翻译、保存和为低资源语言提供更多资源方面具有巨大的潜力。然而，今天的大语言模型有局限性和挑战，特别是当要求高准确度的低资源语言翻译时。

在对低资源语言使用大型语言模型时，常见的挑战和限制包括：

• 文化差异和背景。大语言模型可能缺乏完全理解特定低资源语言所需的文化差异和背景。这可能导致隐喻和其他基于上下文的术语翻译不准确，包括对文化不敏感的翻译。
• 训练数据的限制和缺乏。大语言模型需要大量的数据来检测和学习语言模式。然而，许多低资源语言缺乏足够的数字文本数据，这使得大语言模型很难捕捉和理解低资源语言的复杂性并提供高质量的翻译。
• 语言结构的复杂性。低资源语言具有与高资源语言显著不同的特定词汇、语法结构和语言特征。这使得在低资源语言接受培训的大语言模型很难提供准确的翻译。
• 错误和偏见。大语言模型会放大其训练数据中的偏差，经常导致低资源语言翻译中的误解和刻板印象的强化。
• 缺乏并行数据。有效的大语言模型培训需要类似的数据，包括目标语言和源语言的文本和句子。在缺乏并行数据的情况下，生成这些数据可能具有挑战性，导致低资源语言的大语言模型训练较弱。

正在进行的研究和新出现的解决方案，以克服大语言模型对低资源语言的挑战和限制，包括：

• 利用高资源语言知识提高低资源语言翻译的准确性，即使直接翻译数据有限。
• 发现技术，如反向翻译，使用从相关语言改编的预训练模型，以及生成合成数据来补充有限的训练数据并提高翻译质量。
• 通过制定模型提炼和训练数据收集指南，确保文化敏感性并减少偏见。
• 利用人类的专业知识如协作翻译和译后编辑工作，以确保翻译过程中的语言和文化准确性。
• 与目标低资源语言的语言学家和母语人士社区合作，获得重要见解并提高翻译质量。

低资源语言的传承

通过大语言模型创建内容的新方法有助于为后代保存低资源语言，方法如下：

• 产生新的内容，包括低资源语言的诗歌和其他文学作品。它推动了文化内容的制作，同时提供了与当今观众产生共鸣的现代内容。
• 为低资源语言的语言教师和教育工作者创建资源，如学习模块、课程计划、教科书、语言教程和评估。低资源语言教育材料的大语言模型帮助几代人学习和保存母语，有助于文化的延续。
• 通过制作鼓励语言学习和使用的内容来提高低资源语言的活跃度。例如，使用大语言模型有助于创建在线多媒体内容和社交媒体帖子，以吸引受众并吸引他们与语言互动。
• 通过个性化或定制的内容鼓励语言使用，包括为目标低资源语言中的用户量身定制的电子邮件和短篇故事。大语言模型可以帮助个性化内容，以培养与低资源语言更紧密的联系。
• 记录低资源语言的民间传说、故事和历史记载。数字存储库可使低资源语言转录和翻译成多种格式，如交互式、音频和视频内容，以便保存和代际传递。

通过大语言模型的新内容创建方法使得低资源语言内容数字化、转换和振兴。这些方法有助于保护、保存和扩展低资源语言内容的跨代和跨文化传播。

用大语言模型克服低资源语言大鸿沟

高资源语言和低资源语言在资源、数据、解决方案、技术和技术差距方面的巨大差异极大地阻碍了低资源语言的发展。然而，大型语言模型为帮助低资源语言克服这一巨大鸿沟提供了希望的灯塔。

当前的挑战和限制仍然存在，但大语言模型在翻译、保护、保存和振兴低资源语言以用于当前和未来的应用方面具有巨大的潜力。与可靠的专家和服务提供商合作，满足您的内容翻译和制作需求。