Bài báo này đề xuất AulSign, một phương pháp mới sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để giải quyết những thách thức của việc dịch ngôn ngữ tự nhiên sang ngôn ngữ ký hiệu và hạn chế về dữ liệu hiện có. AulSign áp dụng khả năng xử lý văn bản của LLM vào dịch ngôn ngữ ký hiệu bằng cách tận dụng học tập theo ngữ cảnh thông qua gợi ý động, lựa chọn mẫu và liên kết ngôn ngữ ký hiệu sau đó. LLM giải quyết vấn đề thiếu kiến thức về ngôn ngữ ký hiệu bằng cách liên kết ngôn ngữ ký hiệu với các mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Các thử nghiệm trên bộ dữ liệu SignBank+ và LaCAM CNR-ISTC cho tiếng Anh và tiếng Ý cho thấy AulSign vượt trội hơn các mô hình hiệu suất cao hiện có trong môi trường dữ liệu hạn chế. Phương pháp này có tiềm năng cải thiện khả năng tiếp cận và hòa nhập cho các cộng đồng ngôn ngữ chưa được phục vụ đầy đủ.