（来源：上观新闻）
以LLaMAX🇨🇾🌸模型为例，经🈷™过WALAR🧷训练后，它在xC🇺🇸OMET评估指标🈹💃上的平均分数🇸🇻从64.💀🇵🇰97提升到👏了71.34，📏🦁这相当🕒🚊于提升🔢🇳🇪了近10%的翻🦷译质量🕊🖐。为了确保训✅🇩🇰练质量，他们✏采用了严格🦄的去重策略，🥂🐨移除了约24.🎒🏯2%的重复题目🤹♂️。维修手册动辄🚴🇧🇴成千上万页，图🤵👿文关系极其复杂🆓💁♂️。
十二、对🚫💳AI发💂展的启🇻🇮示 这项研究对整😏🌼个AI🇰🇼👩👦👦领域具有重要的启📽🍐示意义😖👽。把以下对象追🕑✔加到数组中🍸🚣最后一个模型🤦♀️🎅之后🦠🤭。同时，🚳上海集聚了中国约🇦🇨🏁三分之⬇一数量的🧥人工智能专🇵🇲🚴业人才，开发者🤤众，更多🚉的人工智能🕳企业正在涌现👨🦳🤨。
这意味着，算👦⚰法的进步直接导致🇧🇭🐒了“电→词元”转🌖化率的💼 5-10 倍📩提升🖇🤷♂️。Q3：WALA👂R方法对普🌈通用户有什么🤷♀️实际好处？ A🔻：WALA❕R方法能让AI🚟翻译在小🇸🇿♓语种和👼◽低资源🔦🥌语言上👨🔬表现更好，减少翻🔏译错误和📒语言混乱问🦄题👠👔。
