第18讲核心内容概述

内容生成应用场景

营销文案生成：基于产品特征自动生成广告语、社交媒体文案，支持个性化推荐和A/B测试优化。
新闻报道辅助：快速生成财经、体育等领域的结构化新闻摘要，结合实时数据更新内容。
教育内容定制：根据学习者水平生成习题、课程大纲或语言学习材料，支持多难度调整。
代码补全与注释：通过自然语言描述生成代码片段，或为现有代码添加解释性注释。

多语言支持关键技术

预训练多语言模型：如mT5、NLLB等支持上百种语言的翻译与生成，需注意低资源语言的微调策略。
混合数据集构建：平衡高频语种（如英语、中文）与低资源语种的数据量，避免模型偏差。
文化适配优化：生成内容需考虑本地化表达，例如日期格式、谚语替换及禁忌词过滤。

开发实践要点

场景化微调方法
针对特定领域（如医疗、法律），需收集行业术语数据集，通过LoRA或适配器技术注入领域知识，避免通用模型生成不专业内容。

多语言评估指标

BLEU/ROUGE：适用于翻译质量评估，但对低资源语言需调整n-gram权重。
人工评估：关键场景需本地语言专家校验文化适应性，尤其是宗教、政治敏感内容。

部署优化策略

缓存高频请求：对常见多语言查询（如问候语、FAQ）实现结果缓存，降低推理成本。
异步处理管道：针对长文本生成任务设计队列系统，结合GPU批处理提升吞吐量。

典型代码结构示例

# 多语言生成管道示例（伪代码）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLMclass MultilingualGenerator:def __init__(self, model_name="facebook/nllb-200-distilled-600M"):self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)def generate(self, prompt: str, target_lang: str, max_length=512):inputs = self.tokenizer(f"[{target_lang}] {prompt}", return_tensors="pt", truncation=True)outputs = self.model.generate(inputs.input_ids, max_length=max_length,forced_bos_token_id=self.tokenizer.lang_code_to_id[target_lang])return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)