摘要

本文提出了一种名为 LLaMAX 的方法，通过大规模多语言持续预训练来增强非英语语言的翻译能力。该方法解决了低资源语言翻译中数据不足的问题，提高了翻译性能，并且在多种语言上表现出色。

<工作原理> LLaMAX 的工作原理主要包括两个关键技术：词汇扩展和数据增强。

1. 词汇扩展：通过添加特定语言的标记来扩展词汇表，提高模型对多语言的表示能力。
2. 数据增强：利用字典进行数据增强，选择与目标语言实体数量相关的字典，提高翻译性能。

<工作流程>

1. 收集和构建大量的多语言数据，包括单语数据和并行数据。
2. 进行词汇扩展，添加特定语言的标记。
3. 利用数据增强技术，使用平行数据和字典进行增强。
4. 使用增强后的数据进行大规模多语言持续预训练。
5. 在预训练的基础上，进行指令微调，提高模型的指令遵循能力。

<应用前景> LLaMAX 可以应用于多种场景，如机器翻译、跨语言问答、文本生成等。它为多语言处理提供了更强大的工具，有助于打破语言障碍，促进跨语言交流和合作。

<标题> LLaMAX：突破语言界限，开启多语言智能新时代

原理

LLaMAX 的工作原理主要包括两个关键技术：词汇扩展和数据增强。

1. 词汇扩展：通过添加特定语言的标记来扩展词汇表，提高模型对多语言的表示能力。
2. 数据增强：利用字典进行数据增强，选择与目标语言实体数量相关的字典，提高翻译性能。

<工作流程>

1. 收集和构建大量的多语言数据，包括单语数据和并行数据。
2. 进行词汇扩展，添加特定语言的标记。
3. 利用数据增强技术，使用平行数据和字典进行增强。
4. 使用增强后的数据进行大规模多语言持续预训练。
5. 在预训练的基础上，进行指令微调，提高模型的指令遵循能力。

<应用前景> LLaMAX 可以应用于多种场景，如机器翻译、跨语言问答、文本生成等。它为多语言处理提供了更强大的工具，有助于打破语言障碍，促进跨语言交流和合作。

<标题> LLaMAX：突破语言界限，开启多语言智能新时代

流程

1. 收集和构建大量的多语言数据，包括单语数据和并行数据。
2. 进行词汇扩展，添加特定语言的标记。
3. 利用数据增强技术，使用平行数据和字典进行增强。
4. 使用增强后的数据进行大规模多语言持续预训练。
5. 在预训练的基础上，进行指令微调，提高模型的指令遵循能力。

<应用前景> LLaMAX 可以应用于多种场景，如机器翻译、跨语言问答、文本生成等。它为多语言处理提供了更强大的工具，有助于打破语言障碍，促进跨语言交流和合作。

<标题> LLaMAX：突破语言界限，开启多语言智能新时代

应用

LLaMAX 可以应用于多种场景，如机器翻译、跨语言问答、文本生成等。它为多语言处理提供了更强大的工具，有助于打破语言障碍，促进跨语言交流和合作。

<标题> LLaMAX：突破语言界限，开启多语言智能新时代