यह शोधपत्र LMTransplant का प्रस्ताव करता है, जो बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का लाभ उठाते हुए एक नवीन पाठ संवर्द्धन प्रतिमान है। LMTransplant का उद्देश्य पारंपरिक बैकट्रांसलेशन की तरह केवल शाब्दिक स्तर पर रूपांतरण करने के बजाय, LLM के ज्ञान का लाभ उठाकर विषय-वस्तु के स्तर पर विविध और रचनात्मक रूपांतरण उत्पन्न करना है। यह एक "प्रत्यारोपण-पुनर्जनन" रणनीति के माध्यम से प्राप्त किया जाता है: स्रोत पाठ को LLM द्वारा संवर्धित संदर्भ में एकीकृत करना और फिर LLM द्वारा रूपांतरित पाठ उत्पन्न करना। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि LMTransplant मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और संवर्धित डेटा आकार बढ़ने पर उत्कृष्ट मापनीयता प्रदर्शित करता है।
