TasTe: 通过自我反思教授大型语言模型进行翻译

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

TasTe 框架通过自我反思的过程提出了一种新的方法，通过指导和评估生成的初步翻译，并最终提高翻译质量和大型语言模型的能力。

本研究提出了一种名为“reflection-tuning”的新方法，通过反思调整指令的判断能力，优化大型语言模型（LLMs）的质量。实验证明，用反思调整后的数据训练的LLMs在各种测评中表现优于使用现有数据集训练的模型。

LLMs reflection-tuning 大型语言模型 指令判断能力 数据训练
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