TASER是一种利用大型推理模型进行自动翻译质量评估的指标,展示了在WMT24指标共享任务中的优越性能,尤其在非参考方法中排名第一。研究表明,结构化提示模板在LRMs中效果更佳,提升了可解释性和透明度,推动了翻译质量评估的进步。
该文介绍了基于GPT的翻译质量评估指标GEMBA,可用于有参照和无参照情况。研究了四个提示变体,并比较了两种方式下的性能表现,发现只能应用于GPT 3.5及以上的模型。在WMT22的Leaderboard中,GEMBA在三种语言对中表现出先进的性能。
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