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增强基于大语言模型的翻译时，偏好对齐是否总是最佳选择？实证分析
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
神经机器翻译面临领域不匹配、平行数据不足、罕见词预测、长句翻译、词对齐和束搜索六大挑战。高级大型语言模型在预训练阶段减少了对平行数据的依赖，提升了长句翻译能力，但领域不匹配和罕见词预测仍是难题。此外，LLMs在翻译中还面临推理效率、低资源语言翻译和人对齐评估的新挑战。
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关键要点
- 神经机器翻译面临六大核心挑战：领域不匹配、平行数据不足、罕见词预测、长句翻译、词对齐和束搜索。
- 高级大型语言模型在预训练阶段减少了对平行数据的依赖，提升了长句翻译能力。
- LLMs在翻译中仍面临领域不匹配和罕见词预测的挑战。
- LLMs在翻译任务中面临新的挑战：推理效率、低资源语言翻译和人对齐评估。
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