少样本学习通过使模型能够以最少的示例适应新任务来改进语言翻译，从而利用预训练中的先验知识。模型无需为每对语言提供大量标注数据集，而是使用一小部分示例（例如 5-10 个已翻译的句子）来推断模式并生成准确的翻译。这种方法对于低资源语言或缺乏大型平行语料库的专业领域特别有用。例如，在通用多语言数据上预训练的模型在给出少量高质量示例后，可以快速适应英语和斯瓦希里语之间的翻译，减少对昂贵数据收集的依赖。
一个关键优势是灵活性。传统的翻译系统通常需要针对新的语言对或领域进行重新训练，这需要大量的计算资源。少样本学习通过在推理过程中使用上下文示例来避免这种情况。例如，如果开发人员想要将法文医学文本翻译成德文，他们可以在输入提示中提供一些特定领域的示例（例如，“Le patient présente une fièvre → Der Patient hat Fieber”）。然后，模型使用这些示例来调整其输出，模仿风格和术语，而无需完全重新训练。这种方法也适用于罕见的语言对，例如冰岛语到芬兰语，尽管平行数据很少，但少量的示例可以有效地指导模型。
从技术上讲，这是因为现代基于 Transformer 的模型（如 GPT-3 或 T5）在多样化的文本上进行了预训练，使它们能够识别跨语言的语言模式。当给出少量示例时，它们的注意力机制可以识别源短语和目标短语之间的关系，即使在未见的组合中也是如此。例如，如果示例表明西班牙语的“gato”对应于英语的“cat”和法语的“chat”，模型可以推断出相关术语的相似映射。此外，少样本设置减少了部署开销：开发人员可以通过调整输入提示来为新的用例原型化翻译，而无需更新模型权重。尽管并非完美，这种方法在准确性和实用性之间取得了平衡，使其成为满足动态翻译需求的 scalable 解决方案。