Loading feed…
Apple Machine Learning Research0 Hot0 comments2 min read
Large Language Models for Machine Translation Quality Annotation: Humans and Models Are Both Challenged
AI summary
Nghiên cứu đánh giá chất lượng dịch máy bởi Large Language Models (LLMs) so với con người, tập trung vào 4.000 câu dịch từ English-German. Các mô hình GPT-4 và Llama-2 vẫn còn hạn chế trong việc đánh giá các vấn đề ngữ nghĩa và văn hóa, chỉ đạt độ chính xác tương đương 72-78% so với chuyên gia. Sự khác biệt đáng kể giữa đánh giá của LLMs và con người cho thấy cả hai đều gặp khó khăn khi đánh giá chất lượng dịch, đặc biệt với các câu có ngữ cảnh phức tạp. Người dùng nên cân nhắc kết hợp cả đánh giá của AI và con người để đạt kết quả khách quan hơn, thay vì hoàn toàn dựa vào một trong hai phương pháp.
Why read it: Bài viết này giúp hiểu giới hạn và khả năng của Large Language Models trong đánh giá chất lượng dịch máy so với con người.
What do you remember?
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
up to +17 points
3 questions · under a minute · optional
Source: https://machinelearning.apple.com/research/llm-translation-quality-annotation. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Recommended for you
Bình luận
Đang tải bình luận…
