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bert-base-chinese
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新的 RLHF 框架改进了越南语历史手稿翻译
研究人员开发了一种新的多模态人类反馈强化学习 (RLHF) 框架，用于将历史汉喃手稿翻译成现代越南语。该方法利用手稿图像的视觉信息和对齐的汉喃文本来提高翻译质量，解决了页面退化和并行数据有限等挑战。该框架集成了多个语言模型和视觉编码器，实验表明，在 BLEU-4 和 BERTScore 等各项指标上，直接偏好优化 (DPO) 的表现优于近端策略优化 (PPO) 和卡方优化 (KTO)，证明了偏好优化在低资源历史翻译中的有效性。
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新的 RLHF 框架改进了越南历史手稿翻译
研究人员开发了一个新的多模态框架，使用人类反馈强化学习 (RLHF) 将退化的汉喃手稿翻译成现代越南语。该系统集成了来自 CLIP ViT-L/14@336 的视觉特征、来自 bert-base-chinese 的汉喃表示、来自 vinai/phobert-base 的越南语表示，以及 T5-small 编码器状态。比较近端策略优化 (PPO)、直接偏好优化 (DPO) 和 KTO 的实验表明，DPO 在多项指标上取得了最佳结果，显著…