随着 ChatGPT 的出现，大模型获得了前所未有的热度，但关于大模型研究主要聚焦在高资源语种上（如英文、中文），对中低资源语种的支持相对较差。如何在中低资源语上进行大模型业务落地，是一个非常有价值且值得探索的问题。

本次分享将介绍华为翻译中心以翻译技术为出发点，提升大模型在低资源语种的表现，并且以阿语和泰语为例，详细介绍模型的适配、翻译技术的应用、以及业务场景的落地等。

演讲提纲：

1. 多语言大模型现状
2. 盘古多语言大模型支持阿语、泰语的实现
3. 盘古多语言大模型的落地应用
4. 多语言大模型的问题与未来探索

听众收益：

• 了解如何低成本实现大模型向中低资源语种的能力迁移
• 了解传统翻译技术在多语言大模型优化时的应用
• 了解多语言大模型的RAG和Agent落地实践