نقوم بتحليل تغيير اللغة بمرور الوقت في مهمة تعليمية تعاونية وموجهة نحو تحقيق الأهداف، حيث تكثف المرافق تعظيم المشاركين في الاتفاقيات وزيادة خبراتهم.درس العمل المسبق مثل هذه السيناريوهات في الغالب في سياق الألعاب المرجعية، ووجدت باستمرار أن تعقيد اللغ
ة يتم تقليلها على طول أبعاد متعددة، مثل طول الكلام، مع تشكيل الاتفاقيات.على النقيض من ذلك، نجد أنه نظرا للقدرة على زيادة المرافق التعليمية، يقوم المدربون بزيادة تعقيد اللغة على طول هذه الأبعاد التي تمت دراستها سابقا للتعاون بشكل أفضل مع أتباع تعليمات ماهرة بشكل متزايد.
تطوير نموذج متعدد اللغات موحدة كان هدف متابعة طويلا للترجمة الآلية.ومع ذلك، فإن الأساليب الحالية تعاني من تدهور الأداء - نموذج واحد متعدد اللغات أدنى من المتدربين بشكل منفصل ثنائي اللغة على لغات الموارد الغنية.نحن نقوم بالتخمين أن مثل هذه الظاهرة من
المقرر أن تدخل جلبت عن طريق التدريب المشترك مع لغات متعددة.لاستيعاب المشكلة، نقترح CAIT، وهو نموذج محول تكييف مع معلمة صغيرة للنفقات العامة للترجمة الآلية متعددة اللغات.نقيم CAIT على مجموعات بيانات معيار متعددة، بما في ذلك IWSLT، OPUS-100، و WMT.تشير التجارب إلى أن CAIT تتفوق باستمرار على خطوط أساسية قوية متعددة اللغات في 64 من إجمالي 66 اتجاهات لغة، 42 منها أعلى من 0.5 تحسين بلو.
