既视感：通过机器翻译评估多语言大型语言模型评估

本研究解决了多语言大型语言模型（mLLMs）生成能力评估缺乏全面性和科学严谨性的问题。论文借鉴机器翻译领域的评估最佳实践，提出了一系列可操作的推荐措施，以提升mLLMs的质量评估，并确保评估方法的可靠性。研究发现，这些标准化方法有助于更好地理解不同模型之间的质量差异，对mLLMs的研究与发展具有重要影响。

本研究针对多语言大型语言模型（mLLMs）生成能力评估的不足，提出可操作的建议，借鉴机器翻译领域的最佳实践，以提高评估的质量和可靠性，推动mLLMs的研究与发展。

多语言 大型语言模型 机器翻译 研究 评估
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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