研究：NLLB 微调在西西里语翻译上远胜小 Transformer
原文标题：Climbing the Ladder: Automating Data Pipelines and Reproducing Baselines in Low-Resource Settings
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研究者重建西西里语神经机器翻译系统，从双语期刊 Arba Sicula 的 PDF 中抽取平行语料，并对比从零训练的小 Transformer 与低秩微调的 NLLB 预训练模型。结果显示预训练模型明显更优，分阶段训练对译入西西里语提升更大，但多语适配器会损害未训练方向。
- 问题
- 西西里语等低资源语言翻译质量受限于噪声网络语料。
- 方法
- 从双语期刊 PDF 重建平行语料，对比从零训练小 Transformer 与低秩微调 NLLB，并复用分阶段回译训练。
- 结果
- 预训练模型显著优于从零训练，分阶段训练对译入西西里语提升更大
- 影响
- 低资源语言应优先微调多语预训练模型而非自训小模型，注意适配器会损害未训练方向。
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