研究人员开发了一种新颖的数据清理流程，专门用于白俄罗斯语机器翻译。该流程解决了双重拼写、嘈杂的训练数据以及来自其他语言的干扰等问题，这些问题在互联网上对白俄罗斯语来说是普遍存在的挑战。实验表明，过滤训练数据显著有益于微调语言模型，其中基于大型语言模型的模型相比传统的编码器-解码器机器翻译系统，改进幅度大约翻倍，这凸显了数据质量是白俄罗斯语机器翻译的主要瓶颈。 AI
影响 通过解决数据质量问题，提高了低资源语言的机器翻译能力。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种针对特定语言对微调大型语言模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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