본 논문은 중국어 중심의 다국어 기계 번역 모델인 FuxiMT를 제시합니다. FuxiMT는 희소화된 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 두 단계 전략을 통해 훈련됩니다. 첫째, 방대한 중국어 말뭉치를 사용하여 사전 훈련하고, 둘째, 65개 언어를 포함하는 대규모 병렬 데이터셋을 사용하여 다국어 미세 조정을 수행합니다. FuxiMT는 전문가 혼합(MoEs)을 통합하고 다양한 자원 수준에서 강력한 성능을 위해 커리큘럼 학습 전략을 사용합니다. 실험 결과, FuxiMT는 최첨단 LLM 및 기계 번역 모델을 포함한 강력한 기준 모델보다 훨씬 우수한 성능을 보여주며, 특히 저자원 시나리오에서 그 성능이 두드러집니다. 또한, FuxiMT는 보이지 않는 언어 쌍에 대한 놀라운 제로샷 번역 기능을 보여주어 병렬 데이터가 부족하거나 사용할 수 없는 경우 의사소통 격차를 해소할 가능성을 시사합니다.
