Hippolyte Gisserot-Boukhlef, Ricardo Rei, Emmanuel Malherbe, Céline Hudelot, Pierre Colombo, Nuno M. Guerreiro
Research CenterArtefact , Unbabel, Equall, MICS CentraleSupélec, Universidade Paris-Saclay, Instituto de Telecomunicações, Instituto Superior Técnico e Universidade de Lisboa (Unidade ELLIS de Lisboa)
Temos o prazer de compartilhar o mais recente artigo de pesquisa do nosso aluno de doutorado, Hippolyte Gisserot-Boukhlef, que foi selecionado como artigo em destaque na Nona Conferência sobre Tradução Automática (WMT24), a ser realizada em novembro de 2024.
Resumo
O artigo explora a eficácia das técnicas de otimização de preferências, especialmente em comparação com o ajuste fino supervisionado. Embora a otimização com base em data de preferências data uma prática comum na tradução automática — muitas vezes aproveitando resultados de alta qualidade de modelos externos, como o GPT-4 —, as implicações mais amplas dessa abordagem ainda não são totalmente compreendidas. Curiosamente, nossas descobertas sugerem que usar o próprio modelo como auto-instrutor pode alcançar uma qualidade de tradução comparável, ao mesmo tempo em que elimina as complexidades e restrições associadas à dependência de sistemas externos.
