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WMT23
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$M^2PO$框架提升了大型语言模型机器翻译的准确性
一个名为$M^2PO$的新框架已被开发出来，用于改进大型语言模型（LLMs）的机器翻译。该方法解决了当前模型经常偏好流畅但不准确的翻译，忽略了幻觉和遗漏等部分错误的关键问题。$M^2PO$采用双视角方法区分流畅度和忠实度，并使用多对目标来更好地捕捉细微错误。实验表明，使用$M^2PO$的90亿参数模型在WMT23、WMT24和FLORES-200+等基准测试上，其性能可媲美GPT-4o和Gemini-2.0-Flash等专有模型。
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新的强化学习框架通过自奖励和新词感知方法推进机器翻译
研究人员开发了SSR-Zero，一个新颖的用于机器翻译的强化学习框架，它消除了对外部人工标注数据或预训练奖励模型的需求。通过利用自评估奖励和Qwen-2.5-7B骨干模型，SSR-Zero在英汉翻译任务上取得了优于现有模型的性能。通过外部监督进行的进一步增强，如在SSR-X-Zero-7B中所见，已实现了最先进的性能，超越了开源和闭源的替代品。