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既视感：通过机器翻译评估多语言大型语言模型评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 旨在提高评估的质量和可靠性，推动mLLMs的研究与发展。
- 研究发现标准化方法有助于理解不同模型之间的质量差异。
- 这些措施对mLLMs的研究与发展具有重要影响。
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