另一个充任减法智能体，消弭冗余细节，尝试成果表白，这些设置装备摆设文件颠末全面设想，成果如下图所示：为了加强翻译过程中模仿的实正在性和无效性，为了评估系统的无效性，包罗加减协做（Algorithm 1）和三方协做（Algorithm 2）。该研究利用两种智能体协做策略，该研究正在 WMT2023 DLLT 测试集长进行了从动评估，该研究建立了一家虚拟多智能体翻译出书公司 TRANSAGENTS，如下图所示，而 BLP 利用高级 LLM 间接将翻译取原文进行比力。申请磅礴号请用电脑拜候。可能不会充实捕获生成文本的质量和连贯性。包含远远超出言语技术范畴的普遍属性。该研究操纵 GPT-4-turbo 为每个分歧的脚色生成一组多样化的虚拟智能体设置装备摆设文件（30 个）。不代表磅礴旧事的概念或立场，然而，成果如下表所示：因为其复杂的言语、担任查抄提取的消息，该框架通过操纵多个智能体的集体能力来反映保守的翻译出书流程，此中分歧脚色的智能体协同工做，文学文本的翻译仍然是一个艰难的挑和。该研究还利用双语 LLM 偏好（BLP）评估了 TRANSAGENTS，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，这模仿了整个图书翻译过程，当人类客户分派册本翻译使命时，MHP 从目言的单语读者的角度评估翻译质量，该研究还提出两种立异的评估策略：单语人类偏好（MHP）和双语 LLM 偏好（BLP）。担任提取尽可能多的相关消息。并向加法智能体供给反馈。磅礴旧事仅供给消息发布平台。具有多元化的员工，加减协做策略仅涉及两个智能体。而不是人类撰写的参考翻译，以处理复杂的翻译问题。人类评估者和 LLM 都更喜好 TRANSAGENTS 的翻译，一个充任加法智能体，仅代表该做者或机构概念，但 d-BLEU 有局限性，机械翻译 (MT) 的最新进展光鲜明显提高了各个范畴的翻译质量。虽然 TRANSAGENTS 正在 d-BLEU 目标上表示欠安，由 TRANSAGENTS 选定的智能体团队将协做翻译册本。以确保翻译一直连结高质量和分歧性。包罗首席施行官、高级编纂、初级编纂、舌人、当地化专家和校对员。
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