计算机科学与探索

作者：陈子建, 王斯日古楞, 斯琴图

单位：内蒙古师范大学 计算机科学技术学院，呼和浩特 010022

关键词：大模型微调,多领域机器翻译,全参数微调,参数高效微调,提示微调

基金：国家自然科学基金（61762072）；内蒙古自然科学基金（2022MS06002，2024LHMS06024）。

随着机器翻译技术的快速发展，基于预训练大模型的机器翻译方法已在自然语言处理领域占据重要地位。然而，由于不同领域之间语言特征、词汇风格和表达方式的显著差异，单一预训练模型在多领域翻译任务中难以实现高效且稳定的性能。为此，聚焦于多领域机器翻译任务中大模型微调技术的关键问题，系统性地综述了微调技术的核心原理、主要方法及应用效果，重点分析了全参数微调、参数高效微调和提示微调三类策略的性能表现与适用场景。深入探讨了不同微调方法的优势与局限性，重点分析了在资源受限条件下如何通过高效微调策略平衡领域泛化能力与任务特异性，展示了参数高效微调与提示微调在资源利用效率和领域适应性方面的显著优势。通过对比分析与实验验证，进一步评估了不同微调策略在领域迁移和资源利用方面的实际效果，并通过案例分析验证了其有效性。未来的研究方向应重点关注资源的高效利用、模型的领域自适应能力，以及翻译质量和鲁棒性的提升，从而推动多领域机器翻译系统在性能与适应性方面的持续发展。

来源：2025年第4期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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