تقترح هذه الورقة تقنية لإضافة مصدر جديد أو لغة مستهدفة إلى نموذج NMT متعدد اللغات الحالي دون إعادة تدريبه في المجموعة الأولية للغات.وهي تتألف في استبدال المفردات المشتركة مع المفردات الصغيرة الخاصة باللغة ولقلها تضمين المدينات الجديدة على البيانات المتوازية باللغة الجديدة.قد يتم تدريب بعض المكونات الإضافية الخاصة باللغة على تحسين الأداء (مثل طبقات المحولات أو وحدات المحولات).لأن معلمات النموذج الأصلي لا يتم تعديلها، فإن أدائها على اللغات الأولية لا تتحلل.نظهر على مجموعتين من التجارب (نطاق صغير على محادثات تيد، واسعة النطاق على الباراسراول) أن هذا النهج ينفذ كذلك أو أفضل كمادة أكثر تكلفة؛وأنه يحتوي على أداء ممتازة للصفر: التدريب على البيانات المرن الإنجليزية يكفي للترجمة بين اللغة الجديدة وأي من اللغات الأولية.