LLM翻译领域知识的选择：检索还是生成
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@爱可可-爱生活
:本文创新性地对比了检索和生成领域知识在提升 LLM 领域翻译质量方面的效果，发现演示示例优于术语表，检索优于生成，并反直觉地揭示了在多领域数据集上，领域自适应可能更侧重于风格学习而非术语翻译，同时验证了通过生成领域演示提升弱模型性能的可行性，为领域自适应 LLM 翻译提供了新的视角和方法。
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:本文创新性地对比了检索和生成领域知识在提升 LLM 领域翻译质量方面的效果，发现演示示例优于术语表，检索优于生成，并反直觉地揭示了在多领域数据集上，领域自适应可能更侧重于风格学习而非术语翻译，同时验证了通过生成领域演示提升弱模型性能的可行性，为领域自适应 LLM 翻译提供了新的视角和方法。
[CL]《Leveraging Domain Knowledge at Inference Time for LLM Translation: Retrieval versus Generation》B Li, J Luo, E Briakou, C Cherry [Google & University of Pennsylvania] (2025)
