Lius：通过持续指令微调改进古邦马来语翻译

大语言模型在低资源语言翻译中常出现性能下降。研究针对古邦马来语，利用双语词典的显式词汇与语义特征设计训练指令，并采用持续指令微调（CIT），迭代进行指令训练。模型Lius在多项评测指标上比标准指令微调模型提高4–6分，比神经机器翻译和多语言大语言模型提高10–13分。结果显示该方法有助于降低低资源翻译对大规模平行语料的依赖。