Apple Machine Learning Research·· 4 天前AI 评分32
LLMs 在机器翻译质量标注中的挑战：人类与模型均面临挑战
Large Language Models for Machine Translation Quality Annotation: Humans and Models Are Both Challenged
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AI 导读
本研究发现，尽管 LLMs 在机器翻译质量评估方面具有潜力，但与人类标注者的协议在不同标注方案、语言对和领域之间存在显著差异，且在大多数情况下仍不可靠。研究还揭示了人类和 LLM 标注者面临的挑战，如人类在细粒度 MQM 标注和低资源语言对方面面临挑战，而 LLMs 则在处理微小错误、错误语言变体和错误跨度标注方面存在困难。
来源：Apple Machine Learning Research · machinelearning.apple.com
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