@inproceedings{zhu-etal-2023-ji,
    title = "机器翻译和大语言模型研究进展(Research Development of Machine translation and Large Language Model)",
    author = "Zhu, Wenhao  and
      Zhou, Hao  and
      Gao, Changjiang  and
      Liu, Sizhe  and
      Huang, Shujian",
    editor = "Zhang, Jiajun",
    booktitle = "Proceedings of the 22nd Chinese National Conference on Computational Linguistics (Volume 2: Frontier Forum)",
    month = aug,
    year = "2023",
    address = "Harbin, China",
    publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
    url = "https://aclanthology.org/2023.ccl-2.3",
    pages = "30--39",
    abstract = "{``}机器翻译旨在通过计算机自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言,这个过程对于机器翻译模型的语言理解、语言生成能力有着极高的要求。因此机器翻译一直以来都是一项极具研究价值和研究难度的自然语言处理任务。近期研究表明,大语言模型能够根据人类指令完成包括翻译在内的许多任务,在这一过程中展现出强大的语言理解和生成能力,为自然语言处理范式革新提供了新的可能。为了在大语言模型支持下更好地完成机器翻译任务,研究人员对大语言模型的机器翻译和多语言能力进行了大量的研究和分析。本文从以下三方面介绍相关研究热点和最新进展,包括:大语言模型翻译能力评估、大语言模型翻译能力激发、大语言模型在不同语言上的能力展现。{''}",
    language = "Chinese",
}