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RESEARCH · CL_08262 · Apr 28 · 14:29

新的DPO方法通过基于偏好的后训练提升NMT模型性能

研究人员开发了一种新的神经机器翻译（NMT）系统的后训练方法，该方法利用了强化学习和直接偏好优化（DPO）。该框架仅需要一个通用的文本语料库和来自专家翻译者（可以是人类或AI）的反馈。在英译德翻译上的实验表明，将这种由DPO驱动的方法应用于gemma3-1b模型显著提高了其翻译质量，COMET分数从0.703提升至0.747。