本文中作者提出了SixT+，一种强大的多语言到英语的NMT模型。模型利用XLM-R模型进行初始化并使用一个两阶段的训练策略进行大规模多语言数据的微调，展示了多语言预训练与多语言微调对于在零样本翻译中利用跨语言迁移学习的重要性，最大程度发挥了跨语言迁移学习的优势。拓展研究展现了SixT+在多对英任务上的优势，当作为预训练模型使用时，模型在低资源语言机器翻译与零样本跨语言摘要生成任务上表现出了超出SOTA的水准。
本文中展示了多语言预训练与多语言微调对于在零样本翻译中利用跨语言迁移学习的重要性，其中神经翻译模型（NMT）将在监督训练阶段时未见过的源语言上进行测试。沿着这个思路，本文中提出了SixT+，一个仅在6种平行语料数据集上训练，却能够支持从上百种源语言翻译到英语的强大NMT模型。SixT+的解码器嵌入层和编码器首先由XLM-R初始化，随后通过一个简单的两阶段训练策略对编解码层进行训练。
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该示例仅基于我们320个个体的简单模拟测试样本，该样本太小，无法使用GCTA进行任何有意义的分析。在本章中，我们只能展示GCTA的一个非常基本的应用。使用该软件可以估计更复杂的模型，包括双变量模型或包含多个矩阵的模型，其中遗传方差分解为多个部分[7，8]。
图1展示了不平衡训练数据对模型性能的影响。利用平衡的训练数据，数据驱动方法可以学习到不同类别的有效判别特征，在测试样本上具有良好的泛化能力。然而，当训练数据不平衡时，模型倾向于被多数类过度训练，而少数类的决策边界倾向于缩小，导致在测试样本上的泛化能力下降。因此，数据驱动模型在此类场景下识别机器故障的信心通常较低。
第二个方面是让item聚集的更紧，这个比较好理解，这里就不展开了。第三个方面和前面召回里面讲得负采样有点关系，之前我们说batch内部随便拿一个出来做负样本，在ESAM中则是有判定后再使用的。即先把未展示的样本拿出来过一遍模型，只有在模型对其置信度很高时（即打分很高或者很低，这个时候展示出去符合模型预估的概率也比较大）才安上一个假的label，让模型训练。
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