在自然的环境中，谷歌通过大规模多语言神经机器翻译模型（M4），牺牲了大语种以提升小语种翻译质量。这种系统不仅在低资源语言上表现出色，也在高资源语言上保持良好的翻译质量。通过超越100种语言对英语的数据训练，M4模型能够轻松地改造成单个语言对的模型，并且在跨语言迁移任务中表现出色。
此前的研究表明，大型神经机器翻译模型对于不同类型和大小的输入都具有很强大的泛化能力。这使得我们可以使用这些模型来增强小型数据库中的任何一种新兴或少数民族语言，从而促进全球文化和信息交流。
然而，这些先进技术并非没有挑战。在某些情况下，更深层次的人工智能可能会导致负向迁移，即高资源语言的性能下降。此外，由于缺乏足够数量的标注数据，小语种通常难以获得充分利用这些技术所需的大量未标注数据。
为了克服这些挑战，谷歌正在开发新的架构和算法，以便更好地利用多任务特性，并将其应用于各种不同的用例。此外，该公司还致力于提高现有系统的可扩展性，使其能够适应不断增长的人类知识库和需求。
总之，在汽车最新资讯领域，这项技术有潜力极大地推动全球性的沟通与理解，同时也为保护世界上的所有语种提供了新的希望。
