يجب أن نتوقف عن تدريب المزيد من نماذج أحادية الأونلينغ، وبما هو استخدام الترجمة الآلية بدلا من ذلك؟

معظم العمل في NLP يجعل الافتراض أنه من المرغوب فيه تطوير حلول باللغة الأم المعنية. وبالتالي هناك اتجاه قوي نحو بناء نماذج لغات أصلية حتى لغات الموارد المنخفضة. تساهم هذه الورقة في هذا التطور، واستكشف فكرة ترجمة البيانات ببساطة إلى اللغة الإنجليزية، مما يتيح استخدام نماذج اللغة الإنجليزية ذات الاحترام، واسعة النطاق. نوضح تجريبيا أن نموذج اللغة الإنجليزية الكبير إلى جانب الترجمة الآلية الحديثة يتفوقون على نماذج لغة أصلية في معظم اللغات الاسكندنافية. الاستثناء لهذه الفنلندية، والتي نفترض أنها بسبب جودة الترجمة الأدنى. تشير نتائجنا إلى أن الترجمة الآلية هي تقنية ناضجة، تثير حجة مضادة خطيرة لتدريب نماذج اللغة الأم لغات الموارد المنخفضة. لذلك تسعى هذه الورقة إلى اتخاذ نقطة استفزازية ولكنها مهمة. نظرا لأن نماذج اللغة الإنجليزية تتحسن بوتيرة غير مسبوقة، والتي تعمل بدورها على تحسين الترجمة الآلية، فهي من نقطة حاملة تجريبية وبيئية أكثر فعالية لترجمة البيانات من لغات الموارد المنخفضة إلى اللغة الإنجليزية، بدلا من بناء نماذج لغة لهذه اللغات.